已经有一个matlab代码 如何得到它的结果误差率并绘制误差曲线

要得到matlab代码的结果误差率并绘制误差曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 运行matlab代码并得到结果。

2. 确定实际值或标准值，如果没有标准值，则需要准备一组已知的真实值。

3. 计算误差率，可以使用以下公式：

误差率 = |测量值-真实值|/真实值 * 100%

4. 将误差率存储在一个向量中。

5. 绘制误差曲线，可以使用matlab的plot函数或者其他绘图函数。

以下是一个简单的示例代码，演示如何计算误差率并绘制误差曲线：

% 运行matlab代码并得到结果
result = myFunction(input);

% 确定实际值或标准值
trueValue = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0];

% 计算误差率
error = abs(result - trueValue)./trueValue * 100;

% 绘制误差曲线
plot(error);
xlabel('数据点');
ylabel('误差率（%）');
title('误差曲线');

这段代码假设myFunction是你要测试的函数，它接受一个输入参数并返回一个向量。在这个例子中，trueValue是我们提前准备好的标准值，我们使用这些值来计算误差率。最后，我们使用plot函数绘制误差曲线，横轴是数据点，纵轴是误差率。

相关问题

我需要一个代码：用MATLAB训练一个transformer模型来做六类图像分类并绘制误差曲线

好的，下面是一个用MATLAB实现的Transformer模型来进行图像分类的示例代码：

% 导入数据
imds = imageDatastore('data_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

% 创建Transformers模型
numHeads = 8;
dModel = 64;
dff = 256;
numLayers = 6;
seqLength = 49;
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
    transformEncoderLayer(numHeads,dModel,dff,'SequenceLength',seqLength,'Name','transformerEncoder')
    flattenLayer('Name','flatten')
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classification')];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

% 绘制误差曲线
figure;
plot(net.LearnRateSchedule);
title('Learning Rate Schedule');
xlabel('Iteration');
ylabel('Learning Rate');
grid on;

figure;
plot(net.TrainRMSE,'-o');
hold on
plot(net.ValidationRMSE,'-o');
legend({'Training RMSE','Validation RMSE'},'Location','northwest');
xlabel('Epoch');
ylabel('RMSE');
title('Training and Validation RMSE');
grid on;

figure;
plot(net.TrainClassificationLoss,'-o');
hold on
plot(net.ValidationClassificationLoss,'-o');
legend({'Training Classification Loss','Validation Classification Loss'},'Location','northwest');
xlabel('Epoch');
ylabel('Classification Loss');
title('Training and Validation Classification Loss');
grid on;

在这个示例中，我们使用了一个包含6个Transformer层的模型来进行图像分类。训练选项使用了Adam优化器和最大训练轮数为50。

绘制的三个误差曲线分别是学习率曲线、训练和验证RMSE曲线以及训练和验证分类损失曲线。

请注意，该示例代码是基于MATLAB的深度学习工具箱的，需要安装该工具箱才能运行。此外，需要将数据文件夹的路径替换为实际数据文件夹的路径。

写一个cma均衡的误码率曲线 matlab代码

以下是一个简单的CMA均衡器误码率曲线的MATLAB代码示例：

% 定义参数
N = 100000; % 数据点数
EbN0dB = 0:2:20; % 信噪比范围
L = 10; % CMA均衡器长度

% 生成QPSK调制信号
data = randi([0 1], 1, N);
s = qammod(data, 4);

% 循环计算误码率
for i = 1:length(EbN0dB)
    % 添加高斯白噪声
    y = awgn(s, EbN0dB(i) + 10*log10(2), 'measured');
    
    % CMA均衡
    h = zeros(1, L); % 初始通道估计
    mu = 0.001; % 步长
    for j = L:N
        x = y(j-L+1:j); % 输入向量
        e = data(j) - sign(real(h*x')) - 1j*sign(imag(h*x')); % 误差
        h = h + mu*e*conj(x); % 更新通道估计
    end
    
    % 解调并计算误码率
    r = qamdemod(y, 4);
    r_cma = qamdemod(y./conj(h*x'), 4);
    BER(i) = sum(data~=r_cma)/N;
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(EbN0dB, BER, '-o');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('BER');
title('CMA均衡器误码率曲线');
grid on;

请注意，此示例仅用于说明CMA均衡器误码率曲线的计算方法，并且可能需要根据您的需求进行修改。