生成用matlab计算信息率失真函数曲线的代码

在MATLAB中，计算信息率失真函数（Rate-Distortion Function, R-D Curve）通常涉及到信号编码和解码的过程，以及对失真度和数据传输速率之间的权衡。下面是一个简单的示例代码，它展示了如何在一个理想条件下计算R-D曲线：

% 假设我们有一个源信号 'source' 和一个信噪比范围 'SNRs'
source = randn(1000); % 生成随机源信号
SNRs = linspace(-5, 10, 100); % 创建信噪比向量

% 定义最小均方误差 (MSE) 的量化函数
mse = @(quantization_bits) mean((source - round(source / 2.0 .^ quantization_bits)).^2);

% 计算信息率（比特率）和对应的失真度
rates = log2(2^(1:quantization_bits(end))) / SNRs; % 比特率公式
distortions = mse(quantization_bits);

% 绘制R-D曲线
figure;
plot(rates, distortions, '-o');
xlabel('Bit Rate (bits per sample)');
ylabel('Mean Squared Error (MSE)');
title('Rate-Distortion Curve');
grid on;

% 相关问题:
1. 这段代码适用于哪种类型的信号处理任务？
2. 如果源信号不是随机的，而是来自特定分布，需要如何修改这个代码？
3. 如何引入更复杂的量化策略，如均匀量化、非均匀量化等来改进R-D曲线？

请注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要考虑更多细节，例如噪声模型、优化算法、实际编码过程等。