P_data=randi([0 1],1,N_sc*Nd*N_frm)代码是什么意思
时间: 2023-05-19 13:03:30 浏览: 43
这段代码是在 MATLAB 中生成一个大小为 N_sc*Nd*N_frm 的随机矩阵,其中每个元素都是 0 或 1。函数 randi([0 1],1,N_sc*Nd*N_frm) 生成一个大小为 1*N_sc*Nd*N_frm 的随机整数矩阵,其中每个元素都是 0 或 1。
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clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end代码逐句解释
clc; clear; close all; %清空命令窗口,清除变量,关闭所有窗口
tic; %开始计时
N=128; %设置子载波数
M=[4 16 32 64]; %设置调制阶数
D=5; %设置距离参数
c=0.15; %设置衰减系数
nt=0.1289; %设置噪声方差
nr=0.9500;
N_ofdm=1000; %设置OFDM符号数
snr_dB=1:18; %设置信噪比(dB)
SNR=10.^(snr_dB./10); %将信噪比转换为线性单位
for kk=1:length(snr_dB) %循环进行不同信噪比下的仿真
N_fft=N*2+2; %设置FFT点数
for jj=1:length(M) %循环进行不同调制阶数下的仿真
base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); %随机生成基带数据
data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; %将基带数据转换为矩阵形式
data_temp2= bi2de(data_temp1); %将二进制数据转换为十进制数据
mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); %QAM调制
data=reshape(mod_data,N,[])'; %将调制后的数据转换为矩阵形式
H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); %初始化频域数据
H_data(:,2:N_fft/2)= data; %填充频域数据
H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); %添加共轭对称的数据
ifft_data=ifft(H_data,[],2); %进行IFFT变换
ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); %添加循环前缀
Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; %添加高斯白噪声
Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; %接收端信号
Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)); %对接收信号进行归一化
fft_data=fft(Rx_data,[],2); %进行FFT变换
Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); %提取频域数据
demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); %QAM解调
demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); %将解调后的数据转换为列向量
temp1=de2bi(demodulation_data); %将十进制数据转换为二进制数据
err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); %计算错误比特数
end
BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); %计算误比特率
end
figure(); %绘制误比特率曲线图
for a=1:length(M)
semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; %绘制误比特率曲线
end
% 生成待传输的数据 data = randi([0 1], 1, 10000); % 对数据进行编码 dict = huffmandict([0 1], [0.5 0.5]); encoded_data = huffmanenco(data, dict); % 模拟信道传输 received_data = BSC(encoded_data, 0.1); % 对接收到的数据进行解码 decoded_data = huffmandeco(received_data, dict); % 计算码率和压缩比 original_length = numel(data); encoded_length = numel(encoded_data); compressed_length = encoded_length / original_length; compression_ratio = original_length / encoded_length;
这段代码实现了一个简单的Huffman编码和解码过程,并且计算了码率和压缩比。如果您想绘制码率和压缩比之间的关系图,您可以在此基础上进行如下修改:
1. 修改数据生成方式,生成不同长度的数据,并分别计算对应的码率和压缩比。
2. 对于每个数据长度,重复多次实验,计算平均码率和平均压缩比,以减少随机误差。
3. 使用MATLAB内置函数plot绘制码率和压缩比之间的关系图。
下面是一个示例代码:
```
% 生成不同长度的数据并计算对应的码率和压缩比
data_lengths = [100 500 1000 5000 10000];
num_experiments = 10; % 重复实验的次数
compression_ratios = zeros(size(data_lengths));
code_rates = zeros(size(data_lengths));
for i = 1:numel(data_lengths)
data = randi([0 1], 1, data_lengths(i));
dict = huffmandict([0 1], [0.5 0.5]);
encoded_data = huffmanenco(data, dict);
original_length = numel(data);
encoded_length = numel(encoded_data);
compression_ratio = original_length / encoded_length;
code_rate = 1 / mean(histcounts(encoded_data, 'Normalization', 'probability'));
for j = 2:num_experiments
encoded_data = huffmanenco(data, dict);
encoded_length = numel(encoded_data);
compression_ratio = compression_ratio + original_length / encoded_length;
code_rate = code_rate + 1 / mean(histcounts(encoded_data, 'Normalization', 'probability'));
end
compression_ratios(i) = compression_ratio / num_experiments;
code_rates(i) = code_rate / num_experiments;
end
% 绘制码率和压缩比之间的关系图
plot(compression_ratios, code_rates, '-o');
xlabel('Compression ratio');
ylabel('Code rate');
title('Huffman coding performance');
```
以上代码会生成一个简单的Huffman编码和解码过程,并绘制码率和压缩比之间的关系图。您可以根据需要进行修改和调整。