def __init__(self, in_chan, out_chan, kernel, demod=True, stride=1, dilation=1, **kwargs):
时间: 2023-04-02 09:01:02 浏览: 59
这是一个关于神经网络的问题,我可以回答。这是一个初始化函数,用于初始化一个卷积层。其中,in_chan表示输入通道数,out_chan表示输出通道数,kernel表示卷积核大小,demod表示是否进行归一化,stride表示步长,dilation表示膨胀率。**kwargs表示其他可选参数。
相关问题
demod_in_ls=Tx_data_estimate_ls(:).'; demod_out_ls=qamdemod(demod_in_ls,modulation_mode);
这段代码是将一个向量 Tx_data_estimate_ls 转置后,用 qamdemod 函数对其进行解调,得到 demod_out_ls。其中,qamdemod 函数将 QAM 调制信号解调为原始数据。modulation_mode 是调制方式,表示 QAM 调制的阶数,例如 16-QAM 或 64-QAM 等。
ber = sum(abs(demod_signal-bits))/n; 矩阵维度不一致,请重新编写
这个报错可能是因为 demod_signal 或 bits 的维度不一致,无法进行元素级别的 abs 和 sum 运算。你可以检查一下这两个变量的维度是否相同。
如果维度不同,你可以尝试使用 reshape 函数将它们变成相同的维度,例如:
```python
demod_signal = demod_signal.reshape(-1, 1)
bits = bits.reshape(-1, 1)
```
这样可以将 demod_signal 和 bits 变成列向量,然后进行运算。如果你想要进行行向量的运算,可以将 reshape 的参数改成 (1, -1)。
另外,你还需要检查一下 n 的值是否正确,它应该等于 demod_signal 或 bits 的长度。
```python
n = len(demod_signal)
ber = sum(abs(demod_signal-bits))/n;
```
这样就可以计算出误码率了。
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