indx(indx<borders | indx>length(wrk)-borders)=[]

这段代码是用于去除 indx 中小于 borders 或大于 length(wrk)-borders 的元素。具体而言，首先通过逻辑运算符 | 得到一个逻辑向量，表示 indx 中哪些元素小于 borders 或大于 length(wrk)-borders，然后将这些元素的下标用空数组 [] 替换，从而将它们删除。最终得到的 indx 是一个新的向量，其中所有元素都在 borders 和 length(wrk)-borders 之间。

相关问题

用matlab实现如下功能 对于信号s0(t)=-1,0<=t<=Tb,在0<=t<(Tb/2)时s1(t)=-1，在(Tb/2)<=t<=Tb时s1(t)=1 1.求该信号的匹配滤波器的冲激响应 2.求在t=T时刻匹配滤波器的输出。 (3)设信号s(t)通过一个相关器，它将与s(t)进行相关运算。试求在t=T时刻相关器的输出。并与信号s3(t)=(1/T)t*cos(2pi*f*t),0<=t<=1中的结果相比较。 要求用一段代码实现上述功能 完成上述代码后，用如下代码为模板，再写一份上面的问题 clear all nsamp=10; s0=ones(1,nsamp); s1=[-ones(1,nsamp/2) ones(1,nsamp/2) ]; nsymbol=100000; EbN0=0:12; msg=randint(1,nsymbol); s00=zeros(nsymbol,1); s11=zeros(nsymbol,1); indx=find(msg==0); %比特0在发送消息中的位置 s00(indx)=1; s00=s00*s0; %比特0影射为发送波形s0 indx1=find(msg==1); %比特1在发送消息中的位置 s11(indx1)=1; s11=s11*s1; %比特1映射为发送波形s1 s=s00+s11; %总的发送波形 s=s.'; %数据转置，方便接收端处理 for indx=1:length(EbN0) decmsg=zeros(1,nsymbol); r=awgn(s,EbN0(indx)-7); %通过AWGN信道 r00=s0*r; %与s0相关 r11=s1*r; %与s1相关 indx1=find(r11>=r00); decmsg(indx1)=1; %判决 [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg); end semilogy(EbN0, ber, '-ko', EbN0, qfunc(sqrt(10.^(EbN0/10)))); title('二进制正交信号误比特率性能') xlabel('EbN0');ylabel('误比特率Pe') legend('仿真结果理论结果')

以下是实现上述功能的MATLAB代码：

% 信号s0(t)=-1,0<=t<=Tb,在0<=t<(Tb/2)时s1(t)=-1，在(Tb/2)<=t<=Tb时s1(t)=1

Tb = 1; % 周期为1
t = 0:0.01:Tb; % 时间轴
s0 = -1*ones(size(t)); % s0信号
s0(t>=Tb/2) = 0; % 在Tb/2时刻后，s0信号为0
s1 = -1*ones(size(t)); % s1信号
s1(t<Tb/2) = 0; % 在Tb/2时刻前，s1信号为0
s1(t>=Tb/2) = 1; % 在Tb/2时刻后，s1信号为1

% 求匹配滤波器的冲激响应
h0 = fliplr(s0); % s0的倒序
h1 = fliplr(s1); % s1的倒序

% 求在t=T时刻匹配滤波器的输出
T = Tb/2; % T取Tb的一半
x = [zeros(1,length(t)-length(s0)), s0]; % 填充0，使x的长度与t相同
y0 = conv(x,h0); % s0信号通过匹配滤波器后的输出
y1 = conv(x,h1); % s1信号通过匹配滤波器后的输出
output0 = y0(t==T); % 在t=T时刻，s0信号通过匹配滤波器的输出
output1 = y1(t==T); % 在t=T时刻，s1信号通过匹配滤波器的输出

% 设信号s(t)通过一个相关器，它将与s(t)进行相关运算
s = s1; % 选择s1信号
s3 = @(t) (1/T)*t.*cos(2*pi*t); % 定义信号s3(t)
output2 = xcorr(s,s); % s通过相关器后的输出
output3 = xcorr(s3(t),s); % s3通过相关器后的输出

% 输出结果
disp(['匹配滤波器s0的冲激响应：', num2str(h0)])
disp(['匹配滤波器s1的冲激响应：', num2str(h1)])
disp(['在t=T时刻，s0信号通过匹配滤波器的输出：', num2str(output0)])
disp(['在t=T时刻，s1信号通过匹配滤波器的输出：', num2str(output1)])
disp(['s信号通过相关器后的输出：', num2str(output2)])
disp(['s3信号通过相关器后的输出：', num2str(output3)])

以下是模板代码：

clear all
nsamp = 10;
s0 = ones(1,nsamp);
s1 = [-ones(1,nsamp/2) ones(1,nsamp/2)];
nsymbol = 100000;
EbN0 = 0:12;
msg = randint(1,nsymbol);
s00 = zeros(nsymbol,1);
s11 = zeros(nsymbol,1);
indx = find(msg == 0);
s00(indx) = 1;
s00 = s00*s0;
indx1 = find(msg == 1);
s11(indx1) = 1;
s11 = s11*s1;
s = s00 + s11;
s = s.';
for indx = 1:length(EbN0)
decmsg = zeros(1,nsymbol);
r = awgn(s,EbN0(indx)-7);
r00 = s0*r;
r11 = s1*r;
indx1 = find(r11 >= r00);
decmsg(indx1) = 1;
[err,ber(indx)] = biterr(msg,decmsg);
end
semilogy(EbN0, ber, '-ko', EbN0, qfunc(sqrt(10.^(EbN0/10))));
title('二进制正交信号误比特率性能')
xlabel('EbN0'); ylabel('误比特率Pe')
legend('仿真结果理论结果')

def create_dictionaries(model=None, combined=None): if (combined is not None) and (model is not None): gensim_dict = Dictionary() gensim_dict.doc2bow(model.vocab.keys(), allow_update=True) # freqxiao10->0 所以k+1 w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k) w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word))

这段代码定义了一个名为 `create_dictionaries()` 的函数，用于创建词典和词向量。函数包含两个参数，分别是 `model` 和 `combined`。`model` 是一个已经训练好的词向量模型，`combined` 是一个包含所有文本数据的列表。

函数首先检查 `combined` 和 `model` 是否都不为 `None`，然后使用 `gensim` 库创建一个 `Dictionary` 对象 `gensim_dict`。接着，使用 `doc2bow()` 方法将 `model.vocab` 中的所有词语添加到 `gensim_dict` 中。对于 `gensim_dict` 中的每个词语，将其添加到字典 `w2indx` 中，并且将该词语的索引值加 1，从而避免索引值为 0。最后，对于 `w2indx` 中的每个词语，将其对应的词向量添加到字典 `w2vec` 中。最终，函数返回 `w2indx` 和 `w2vec` 两个字典。其中，`w2indx` 是一个将词语映射为索引的字典，`w2vec` 是一个将词语映射为词向量的字典。