MATLAB写基于图分析的频谱感知算法代码

基于图分析的频谱感知算法是一种通过构建频谱邻接矩阵，利用图论算法对频谱资源进行分析的方法。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现基于图分析的频谱感知算法。

假设我们有一个频谱数据矩阵S，其中每列代表一个频带的功率谱密度值。我们可以首先计算出频谱邻接矩阵A，其中A(i,j)表示第i个频带和第j个频带之间是否存在邻接关系。这里我们使用简单阈值法，如果两个频带的功率谱密度值之间的差异小于一个预设的阈值，就认为它们之间存在邻接关系。

% 参数设置
threshold = 0.2; % 阈值
N = size(S,2); % 频带数

% 计算频谱邻接矩阵
A = zeros(N,N);
for i = 1:N
    for j = i+1:N
        if abs(S(:,i)-S(:,j)) < threshold
            A(i,j) = 1;
            A(j,i) = 1;
        end
    end
end

接下来，我们可以使用图论算法对频谱邻接矩阵进行分析。这里我们使用最大独立集算法，找到最大的独立频带集合。这个集合中的频带之间不存在邻接关系，因此它们可以同时被使用，不会产生干扰。

% 计算最大独立集
G = graph(A);
indSet = maxclique(G);

最后，我们可以根据最大独立集的结果，对频谱资源进行分配。这里我们简单地将每个独立频带集合中的功率谱密度值相加，作为该集合的总功率。

% 计算独立频带集合的总功率
p = zeros(1,size(indSet,2));
for i = 1:size(indSet,2)
    p(i) = sum(S(:,indSet(:,i)),2);
end

以上是一个简单的基于图分析的频谱感知算法的MATLAB代码示例。需要注意的是，这个算法的性能和效果还需要根据具体应用场景进行进一步优化和测试。