snr_matrix = reshape(SNRo, 60, 10); avg_snr = mean(snr_matrix, 1);

时间: 2024-05-26 20:17:32 浏览: 58
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Reshaping data with the reshape package

这段代码的作用是将一个长度为600的SNRo向量reshape为60x10的矩阵，然后计算每列的平均值，即每个子载波的平均信噪比（SNR）值。其中，SNRo是一个长度为600的向量，它包含了所有子载波的SNR值。reshape函数将SNRo向量重塑为60行10列的矩阵，其中60表示子载波的数量，10表示每个子载波上的SNR值的数量。mean函数计算每列的平均值，并返回一个1x10的行向量，其中第i个元素表示第i个子载波的平均SNR值。最终结果是一个包含每个子载波平均SNR值的向量。
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%% OFDM系统代码 clc; clear all; close all; %% 参数设置 N = 64; % 子载波数 cp = 16; % 循环前缀长度 num_bits = 10000; % 数据位数 qam_order = 16; % 调制阶数 snr_db = 10; % 信噪比 %% 数据生成 data = randi([0 1],1,num_bits); % 生成随机二进制数据 %% 调制 mod_data = qammod(data,qam_order); % QAM调制 %% 串并转换 mod_data_matrix = reshape(mod_data,N,num_bits/N).'; % 将调制后的数据串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀插入 cp_data_matrix = [mod_data_matrix(:,(end-cp+1):end) mod_data_matrix]; % 插入循环前缀 %% IFFT变换 tx_signal_matrix = ifft(cp_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行IFFT变换 %% 并串转换 tx_signal = reshape(tx_signal_matrix.',1,numel(tx_signal_matrix)); % 将IFFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 信道传输 rx_signal = awgn(tx_signal,snr_db); % 加入高斯噪声 %% 串并转换 rx_signal_matrix = reshape(rx_signal,N+cp,num_bits/N+1).'; % 将接收到的信号串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀删除 rx_data_matrix = rx_signal_matrix(:,(cp+1):end); % 删除循环前缀 %% FFT变换 rx_mod_data_matrix = fft(rx_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行FFT变换 %% 并串转换 rx_mod_data = reshape(rx_mod_data_matrix.',1,numel(rx_mod_data_matrix)); % 将FFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 解调 rx_data = qamdemod(rx_mod_data,qam_order); % 解调 %% 误码率计算 num_errors = sum(data~=rx_data); % 统计误码数 ber = num_errors/num_bits; % 计算误码率 %% 结果展示 disp(['信噪比：',num2str(snr_db),'dB']); disp(['误码率：',num2str(ber)]);请补充完整以上代码

这段代码已经是完整的MATLAB代码了，可以直接运行。它实现了一个基本的OFDM系统，包括数据生成、调制、串并转换、循环前缀插入、IFFT变换、信道传输、循环前缀删除、FFT变换、解调和误码率计算等过程。...

clc;clear all;close all;% 设置参数Fs = 8000;Fc = 2400;Tb = 0.001;N = 8;L = 4;% 生成随机比特序列data = randi([0 1], [1 N*L]);% 串并转换data_matrix = reshape(data, [N, L]);% 符号映射symbols_matrix = 2*data_matrix - 1;% I-Q 平衡symbols_matrix = symbols_matrix/sqrt(2);% 带通滤波器n = 0:1/Fs:(Tb*N-1/Fs);filter = sin(pi*n/Tb).*sqrt(2/Tb).*cos(2*pi*Fc*n);signal = reshape(filter*reshape(symbols_matrix, [N*L, 1]), [1, N*Tb*Fs]);% 加入高斯白噪声snr_db = 10;snr_lin = 10^(snr_db/10);P_signal = mean(abs(signal).^2);P_noise = P_signal/snr_lin;noise = sqrt(P_noise/2)*(randn(1, N*Tb*Fs) + 1i*randn(1, N*Tb*Fs));signal_noise = signal + noise;% 解调器demod_filter = fliplr(filter);demod_signal = conv(signal_noise, demod_filter);% 采样sampled_signal = demod_signal(Fs*Tb/2:Fb*Tb:N*Tb*Fs);% 决策器decoded_signal = sampled_signal > 0;% 比特错误率计算BER = sum(xor(decoded_signal, data))/(N*L)% 显示结果figure();subplot(2, 1, 1);plot(real(signal_noise));title('Baseband signal with noise');subplot(2, 1, 2);plot(decoded_signal);title('Decoded signal');对这些代码进行改进

signal = reshape(filter*reshape(symbols_matrix, [N*L, 1]), [1, N*Tb*Fs]); % 加入高斯白噪声 snr_db = 10; snr_lin = 10^(snr_db/10); P_signal = mean(abs(signal).^2); P_noise = P_signal/snr_lin; noise = ...

clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end

这段代码是用来模拟无线通信系统中的 BER（误比特率）与 SNR（信噪比）之间的关系。其中，N是子载波数目，M是调制方式，D是传输距离，c是衰减系数，nt和nr是发射和接收天线的增益，N_ofdm是OFDM符号数目。 代码中...

% OFDM系统参数设置 N = 64; % 子载波数 cp_len = 16; % 循环前缀长度 snr = 10; % 信噪比 % 生成发送数据 data = randi([0,1],1,N); % 将数据调制成QAM信号 qam_data = qammod(data, 4); % 将数据分成多个子载波 ofdm_data = reshape(qam_data, [], N); % 添加循环前缀 ofdm_data_cp = [ofdm_data(:,end-cp_len+1:end), ofdm_data]; % 多普勒分集接收 rx_data = zeros(size(ofdm_data)); for i = 1:2 % 使用2个接收天线 % 模拟多普勒效应 doppler_shift = exp(1j*2*pi*rand(1)*0.1); % 接收信号 rx_signal = awgn(ofdm_data_cp*doppler_shift, snr); % 去掉循环前缀 rx_signal_cp = rx_signal(:,cp_len+1:end); % 将接收信号转换为频域信号 rx_data_fft = fft(rx_signal_cp, [], 2); % 进行相位补偿和频率校准 rx_data_fft = rx_data_fft .* conj(doppler_shift); % 将接收信号合并 rx_data = rx_data + rx_data_fft; end % 将接收信号解调为二进制数据 rx_data_demod = qamdemod(rx_data(:), 4); rx_data_demod = reshape(rx_data_demod, 1, []); % 计算误码率 ber = sum(xor(data, rx_data_demod))/N; disp(['误码率：', num2str(ber)]);

这段代码实现了一个基本的OFDM系统，并使用了多普勒分集技术对接收信号进行了处理。以下是代码的解释： - 首先定义了OFDM系统的参数包括子载波数、循环前缀长度和信噪比。 - 然后生成了长度为N的发送数据，并将其...

% OFDM参数 N = 64; % 子载波数 cp_len = 16; % 循环前缀长度 K = N - cp_len; % 数据符号数 Fs = 16000; % 采样率 Ts = 1/Fs; % 采样时间 Fd = 200; % 多普勒频移 T = 1/Fd; % 多普勒周期 theta = pi/4; % 多普勒角度 SNR = 20; % 信噪比 % 生成OFDM数据符号 data = randi([0 1], K, 1); data_mod = qammod(data, 16); % 16QAM调制 data_ifft = ifft(data_mod, N); % IFFT变换 data_cp = [data_ifft(end-cp_len+1:end); data_ifft]; % 添加循环前缀 % 生成多普勒效应 t = (0:K+cp_len-1)*Ts; multi_doppler = exp(1i*2*pi*Fd*t.*sin(theta)); % 多普勒效应 % 信道传输 rx_cp = filter(1, [1 zeros(1, cp_len-1)], multi_doppler.*data_cp); % 信道加多普勒效应和噪声 rx = rx_cp(cp_len+1:end); % 去掉循环前缀 % 多普勒分集 rx_ds = reshape(rx, N, []); % 将接收到的数据符号重组 rx_ds_fd = fft(rx_ds, N); % FFT变换 rx_ds_fd_mrc = sum(rx_ds_fd, 2)/size(rx_ds_fd, 2); % MRC接收 rx_data = qamdemod(rx_ds_fd_mrc, 16); % 解调数据 % 计算误码率 error_rate = biterr(data, rx_data)/K; % 显示结果 disp(['误码率：', num2str(error_rate)]);

这段代码是一个简单的OFDM系统的MATLAB...例如，您可以修改子载波数N、循环前缀长度cp_len、调制方式data_mod、多普勒频移Fd、多普勒角度theta、信噪比SNR等参数，以及修改信道传输部分的滤波器系数和加噪声的方式等。

import pandas as pd import numpy as np # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据转换为 NumPy 数组 data = data.to_numpy() # 将数据重塑为三维数组 data = data.reshape((data.shape[0], data.shape[1] // 3, 3)) # 训练模型 model = cnn_model(input_shape=data.shape[1:]) model.fit(data, data, epochs=10, batch_size=32) # 对数据进行预测 predicted_data = model.predict(data) # 计算 SNR、MSE 和 PSNR snr = np.mean(np.square(data)) / np.mean(np.square(data - predicted_data)) mse = np.mean(np.square(data - predicted_data)) psnr = 10 * np.log10(np.max(data) ** 2 / mse) # 将预测结果保存为 CSV 文件 predicted_data = predicted_data.reshape((predicted_data.shape[0], -1)) pd.DataFrame(predicted_data).to_csv('predicted_data.csv', index=False)

模型训练完成后，使用该模型对数据进行预测，并计算预测结果与原始数据之间的 SNR、MSE 和 PSNR。最后将预测结果保存为 CSV 文件。 其中，SNR 是信噪比，用于衡量信号与噪声之间的比例。MSE 是均方误差，用于衡量...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout from keras.callbacks import EarlyStopping # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加Dropout层 model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.001, patience=5, mode='min', verbose=1) # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping]) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) # 将结果保存为csv文件 data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)增加dropout的比例

将代码中的 model.add(Dropout(0.2)) 中的 0.2 调整为想要的比例即可。例如，若想将比例调整为 0.5，则将代码改为 model.add(Dropout(0.5))。不过需要注意的是，过高的 dropout 比例可能会导致模型欠拟合。...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten # 加载数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为三维时序信号 x = data.iloc[:, 0:3].values x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(3)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32) # 预测结果 x_pred = model.predict(x_noise) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2)) mse = np.mean((x - x_pred) ** 2) psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse) # 保存结果 result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]}) result.to_csv('result.csv', index=False) 报错为File "G:\project2\gaussian.py", line 20, in <module> model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling1d_1/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].

x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu',...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=1, batch_size=32) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) # 将结果保存为csv文件 denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)

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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。