# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R, n)) decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 仿真性能 P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_b, label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

这段代码实现了一个随机编码方案在二元对称信道上的仿真。首先通过设置信道错误概率p和码率R来生成一个随机序列，然后模拟在二元对称信道上传输过程中的错误情况，最后统计错误率并绘制性能曲线。

具体来说，代码中的`np.random.randint(0, 10000, size=R)`生成了一个长度为R的随机序列，代表发送的比特流。然后根据信道错误概率p，通过`data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1`生成了一个随机的接收比特矩阵data，其中1表示出现了错误，0表示没有错误。接着进行解码，使用`decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1`生成了一个随机的解码结果矩阵decoded，同样1表示出现了错误，0表示没有错误。

接下来计算了仿真性能，通过`np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100`计算出了每个比特位置上的错误率，并乘以100得到了误码率P_a和漏码率P_b。最后通过`plt.plot()`函数绘制了误码率和漏码率随时间的变化曲线。

需要注意的是，这段代码中的一些参数值是随意设置的，实际应用中需要根据具体的信道和编码方案进行调整。

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# coding: utf-8 import sys, os from catdog.deep_convnet import DeepConvNet sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from input_data import load_data

这段代码是一个 Python 脚本的开头部分，主要包括导入必要的库和模块，以及设置导入路径。具体来说，该脚本导入了 sys、os、numpy、matplotlib.pyplot 和 load_data 函数。其中，sys 和 os 模块用于设置导入路径，numpy 用于处理数组数据，matplotlib.pyplot 用于绘制图表。另外，该脚本还导入了一个 DeepConvNet 类，用于创建深度卷积神经网络模型。该类定义在 catdog.deep_convnet 模块中，因此需要将该模块所在的路径添加到导入路径中。最后，该脚本调用了 load_data 函数，用于加载训练集和测试集数据。

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000) y =np.sin(x) z= np.cos(x)k=× plt.subplot（221）#第一行的左图 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.subplot（222）#第一行的右图 plt.plot (x,z,"b--", label="$cos (x)$")p1t.subplot（212）#第二整行plt.plot(x,k, "g--",label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png',dpi=100）#dpi是指保存图像的分辨率，默认值为80plt.show()是否有错

这段代码有两个小错误：

1. 第 4 行的 `y =np.sin(x)` 应该是 `y =np.sin(x)`，即变量名和 `x` 一致。
2. 第 7 行的 `k=×` 应该是 `k=x`，即变量名和 `x` 一致。

另外，第 9 行的 `plt.subplot（221）` 和第 11 行的 `plt.subplot（222）` 中的括号应该是英文括号，而不是中文括号。

修改后的正确代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
k = x

plt.subplot(221)  # 第一行的左图
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2)

plt.subplot(222)  # 第一行的右图
plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x)$")

plt.subplot(212)  # 第二整行
plt.plot(x, k, "g--", label="$x$")

plt.legend()
plt.savefig('image.png', dpi=100)  # dpi是指保存图像的分辨率，默认值为80
plt.show()

注意，代码中的第 9 行和第 11 行可以改为：

plt.subplot(2, 2, 1)  # 第一行的左图
plt.subplot(2, 2, 2)  # 第一行的右图

这样更符合 subplot 函数的使用方法，而且避免了括号的问题。