matlab仿真dft-ofdm信号的生成,并绘制时域波形

时间: 2024-03-23 21:38:35 浏览: 14
以下是MATLAB中生成DFT-OFDM信号并绘制时域波形的示例代码: ``` % 设置参数 N = 64; % DFT-OFDM符号中FFT的点数 L = 16; % 周期数 beta = 0.5; % 卷积窗口的形状参数 % 生成随机信息比特流 data = randi([0 1], N*L, 1); % 将信息比特流转换为QPSK调制符号 qpsk = 1-2*data(1:2:end) + 1i*(1-2*data(2:2:end)); % 将符号序列变换为矩阵形式 x = reshape(qpsk, N, L); % 执行IFFT操作,得到时域OFDM符号 tx = ifft(x, N, 1); % 添加CP cp_len = 16; tx_cp = [tx(end-cp_len+1:end,:);tx]; % 将OFDM符号展开为连续信号 s = reshape(tx_cp, numel(tx_cp), 1); % 生成卷积窗口 w = kaiser(N+cp_len, beta); % 对连续信号进行卷积 r = conv(s, w, 'same'); % 绘制时域波形 figure; plot(real(r)); title('DFT-OFDM时域波形'); xlabel('样本序号'); ylabel('幅度'); ``` 以上代码中,首先设置了DFT-OFDM符号中FFT的点数、周期数和卷积窗口的形状参数等参数。然后生成了随机信息比特流,并将其转换为QPSK调制符号。接着将符号序列变换为矩阵形式,并执行IFFT操作得到时域OFDM符号。添加循环前缀后,将OFDM符号展开为连续信号。生成卷积窗口后,对连续信号进行卷积得到最终的DFT-OFDM信号。最后通过绘制时域波形来展示信号的时域特性。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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