SNR_dB=20; SNR_linear=10.^(SNR_dB/10.); N_iter=50000; sq2=sqrt(0.5); grps = ['r-'; 'b-';'g-';'p-']; for Icase=1:4 if Icase==1, nT=1; nR=1; % 2x2 elseif Icase==2, nT=2; nR=2; % 4x4 elseif Icase==3,nT=4; nR=4; else nT=8; nR=8; end n=min(nT,nR); I = eye(n); for iter=1:N_iter H = sq2*(randn(nR,nT)+j*randn(nR,nT)); C(iter) = log2(real(det(I+SNR_linear/nT*H'*H))); end [PDF,Rate] = hist(C,50); PDF = PDF/N_iter; for i=1:50, CDF(Icase,i) = sum(PDF([1:i])); end plot(Rate,CDF(Icase,:),grps(Icase,:)); hold on这段代码的原理

单门限能量检测算法中SNR对检测概率的影响

资源摘要信息:"该资源涉及的是单门限能量检测算法中检测概率Pd与信噪比(SNR)之间的关系，并考虑了虚警概率Pf固定的情况下的表现。文档主要探讨了在不同的信噪比环境下，检测概率Pd如何变化，以及在特定的虚警概率下...

使用SNR_Ana.m分析C4.5算法在MATLAB中的噪声处理

\[ SNR_{(dB)} = 10 \cdot \log_{10} \left( \frac{P_{信号}}{P_{噪声}} \right) \] 其中，$P_{信号}$ 表示信号的功率，$P_{噪声}$ 表示噪声的功率。信噪比越高，说明信号的质量越好。 ### 2. C4.5算法介绍 C...

% Ergodic_Capacity_CDF.m clear all; close all; figure SNR_dB=10; SNR_linear=10.^(SNR_dB/10.); N_iter=50000; sq2=sqrt(0.5); grps = ['b:'; 'b-']; for Icase=1:2 if Icase==1 nT=2; nR=2; % 2x2 else nT=4; nR=4; % 4x4 end n=min(nT,nR); I = eye(n); for iter=1:N_iter H = sq2(randn(nR,nT)+jrandn(nR,nT)); C(iter) = log2(real(det(I+SNR_linear/nTH'H))); end [PDF,Rate] = hist(C,50); PDF = PDF/N_iter; for i=1:50 CDF(Icase,i) = sum(PDF([1:i])); end plot(Rate,CDF(Icase,:),grps(Icase,:)); hold on end xlabel('Rate[bps/Hz]'); ylabel('CDF'); axis([1 18 0 1]); grid on; set(gca,'fontsize',10); legend('{\it N_T}={\it N_R}=2','{\it N_T}={\it N_R}=4');

这段代码实现了MIMO系统的累积分布函数（CDF）计算，其中假设系统的信噪比为10dB，系统的传输天线数和接收天线数分别为2和4，以及进行了50000次迭代计算。在代码中，首先定义了两种不同的系统情况，分别为2x2和4x4...

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

需要注意的是，该算法还可以根据label参数的不同取值，分别使用$L_2$正则项或$L_1$正则项来计算损失函数。同时，该算法还使用了一个特殊的变量$\beta$来平衡残差和梯度的影响，以实现更好的去噪效果。

%% 设置参数 N = 1024; % 信号长度 K = 4; % 信号的非零元素个数 L = 8; % 分路径数 M = LK; % 观测矩阵大小 SNR = 20; % 信噪比 %% 生成信号 x = zeros(N,1); pos = randperm(N, K); x(pos) = randn(K, 1); %% 生成观测矩阵 Phi = zeros(M, N); for i=1:L pos = (i-1)K+1:iK; Phi(pos, pos) = eye(K); end %% 生成噪声 noise = randn(M,1); noise = noise/norm(noise)norm(x)10^(-SNR/20); %% 生成观测信号 y = Phix + noise; %% MP分路径多普勒估计 max_iter = 100; epsilon = 1e-6; A = Phi; z = y; x_est = zeros(N, 1); for iter=1:max_iter x_old = x_est; r = A'z; pos = abs(r) == max(abs(r)); pos = pos & (abs(x_est) < epsilon); if sum(pos) == 0 break; end supp = find(pos); A_tilde = A(:, supp); x_tilde = A_tilde \ y; r_tilde = y - A_tildex_tilde; z = A'*r_tilde; x_est(supp) = x_tilde; end %% 显示结果 figure; subplot(2,1,1); stem(x); title('原始信号'); subplot(2,1,2); stem(x_est); title('估计信号');帮我改正这段代码

noise = noise/norm(noise)*norm(x)*10^(-SNR/20); %% 生成观测信号 y = Phi*x + noise; %% MP分路径多普勒估计 max_iter = 100; % 最大迭代次数 epsilon = 1e-6; % 迭代停止阈值 A = Phi; % 观测矩阵 z = y; % ...

clear, clf %%%************** 参数设置 Nfft=128; % FFT size Nbps=2; M=2^Nbps; % Number of bits per (modulated) symbol Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % Signal energy and QAM normalization factor N=Nfft; Ng=Nfft/4; %CP长度 Nofdm=Nfft+Ng; %OFDM符号长度+CP长度 Nsym=3; x=[]; Nps = 8; %梳状导频中非零值间隔 %%%%****频偏设置 CFO = 3.75; % CFO = 0; for m=1:Nsym msgint=randi([0 M-1],1,N); %bits_generator(1,NsymN,Nbps) if m<=2 Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,Nps); Xf=Xp; % add_pilot Xf_temp = Xp; %后续会用到用于算整数倍频偏 else Xf = A.qammod(msgint,M,'UnitAveragePower',true); end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng); x= [x x_sym]; end %*********** 信道 %channel 可添加所需信道 y=x; % No channel effect %信号功率计算 sig_pow= yy'/length(y); % Signal power calculation %%%%%%%%SNRdB设置 SNRdBs= 0:3:30; MaxIter = 1000; MSE_train = zeros(1,length(SNRdBs)); for i=1:length(SNRdBs) SNRdB = SNRdBs(i); MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_train = 0; y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft); % Add CFO %%%%多次迭代取平均 for iter=1:MaxIter %y_aw=add_AWGN(y_CFO,sig_pow,SNRdB,'SNR',Nbps); % AWGN added, signal power=1 y_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); % AWGN added, signal power=1 %%%%% 估计出来的频偏只能在[-0.5D,0.5D]，也即[-0.5Nps,0.5*Nps] Est_CFO_train = CFO_train_sim1(y_aw,Nfft,Nps); MSE_CFO_train = MSE_CFO_train + (Est_CFO_train-CFO)^2; end % the end of for (iter) loop MSE_train(i) = MSE_CFO_train/MaxIter; end%ebn0 end semilogy(SNRdBs, MSE_train,'-x'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('MSE'); title('CFO Estimation'); legend('时域训练序列')这段代码的实现过程

2. 生成随机调制信号，并添加梳状导频，其中前两个OFDM符号使用全0梳状导频。 3. 对每个OFDM符号进行IFFT变换和添加循环前缀。 4. 将所有OFDM符号串联得到发送信号x。 5. 设置信道，本代码中不添加信道效应。 6....

for Icase=1:4 if Icase==1, nT=1; nR=1; % 2x2 elseif Icase==2, nT=2; nR=2; % 4x4 elseif Icase==3,nT=4; nR=4; else nT=8; nR=8; end n=min(nT,nR); I = eye(n); for iter=1:N_iter H = sq2(randn(nR,nT)+jrandn(nR,nT)); C(iter) = log2(real(det(I+SNR_linear/nTH'H))); end [PDF,Rate] = hist(C,50); PDF = PDF/N_iter; for i=1:50, CDF(Icase,i) = sum(PDF([1:i])); end plot(Rate,CDF(Icase,:),grps(Icase,:)); hold on end怎么设置曲线的颜色和形状

可以使用MATLAB中的plot函数来设置曲线的颜色和形状...plot(Rate,CDF(2,:), 'g--'); plot(Rate,CDF(3,:), 'b:'); plot(Rate,CDF(4,:), 'k-.'); 其中，'g--'表示绿色虚线，'b:'表示蓝色点线，'k-.'表示黑色点划线。

软阈值matlab代码-supervised_two_speaker:监督两个扬声器分离

twoSpeaker（sig，sid，类型，nGau，bW，snr_criterion，nStep，workFolder）输入项 sig：输入时域同频道语音信号 sid：两个说话者身份（sid（1）和sid（2））类型： 'acoustDym_iter'：基于迭代模型的算法 '...

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img)

这是一个用于图像去噪的函数，具体解释如下： ...- max_Iter：最大迭代次数 - label：原始图像的标签 - Ori_Img：原始图像输出参数： - Result：去噪后的图像 - cost：迭代过程中的误差 - SNR：去噪后的信噪比

1．试编写程序，仿真4PAM调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。(1）画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线；(2）程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道（产生高斯白噪声的程序）、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率；(3）在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率；(4）信噪比范围：4PAM(0dB-14dB)，间隔是1dB;也可在 BER =106左右终止。(5)信噪比计算 SNR =10log( Es /N0)=10log( REb /N0)。注意调制不能运用MATLAB内置函数pammod。注意标注中文注释。注意检测方法使用多进制调制信号软输出检测。注意一定用MATLAB编写。编写程序时注意矩阵维度要一致不要出错。注意索引值不能超出数组边界，不要出错。注意仿真结果不能是相同的值。

Es_N0 = 10^(SNR(s)/10); for n = 1:num_iter % 添加高斯白噪声 noise = sqrt(Es_N0/2)*randn(size(mod_signal)); received_signal = mod_signal + noise; %% 接收端检测 llr = zeros(num_bit, 2); llr(:, ...

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