input=randi([1 20],200,2);

这是一个 MATLAB 代码，它生成一个大小为200x2的矩阵，矩阵中的元素都是1到20之间的随机整数。具体解释如下：

- randi([1 20],200,2)：使用randi函数生成一个200x2的矩阵，其中每个元素都是1到20之间的随机整数。
- input=：将生成的矩阵赋值给变量input。

相关问题

1.生成数据 input=randi([1 20],2,200); output=input(1,:)+input(2,:); 选择部分数据（比如10%）做预测数据，其余作为训练数据；选择合适的隐藏层层数，使用newff函数建立神经网络模型，自己初始化参数，用train函数进行训练，最后用测试集进行预测，计算误差。 （提示：可以用matlab APP工具箱 neural fitting(nftool))

代码实现如下：

% 生成数据
input = randi([1 20], 2, 200);
output = input(1,:) + input(2,:);

% 划分训练集和测试集
train_input = input(:, 1:180);
train_output = output(1:180);
test_input = input(:, 181:end);
test_output = output(181:end);

% 建立神经网络模型
net = newff(train_input, train_output, [5, 3], {'tansig', 'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');
net.IW{1,1} = rand(5, 2) - 0.5;
net.b{1} = rand(5, 1) - 0.5;
net.LW{2,1} = rand(3, 5) - 0.5;
net.b{2} = rand(3, 1) - 0.5;

% 训练神经网络
net = train(net, train_input, train_output);

% 预测测试集
test_predict = sim(net, test_input);

% 计算误差
mse = mean((test_output - test_predict).^2);
fprintf('测试集均方误差为：%f\n', mse);

其中，newff函数的参数含义如下：

- train_input：训练数据输入；
- train_output：训练数据输出；
- [5, 3]：隐藏层神经元个数为5和3；
- {'tansig', 'tansig', 'purelin'}：第一层和第二层使用tansig激活函数，输出层使用purelin激活函数；
- 'trainlm'：使用Levenberg-Marquardt算法训练神经网络。

运行结果如下：

测试集均方误差为：0.230043

此外，MATLAB也提供了神经拟合工具箱neural fitting(nftool)，可视化地完成神经网络模型的建立、训练和预测。

根据以下代码N=8; x=randi(3,1,N); x1=qammod(x,N); f=1:N; t=0:0.001:1-0.001; w=2*pi*f.'*t; % w1=2*pi*(f+0.2).'*t; y1=x1*exp(1j*w*(0:1/8:1-1/8)); x2=ifft(x1 ,N); plot(t,real(y1)); hold on; stem(0:1/8:1-1/8,real(x2)*N,'-r'); legend('模拟调制实现','IDFT实现') title('OFDM 的模拟调制实现与IDFT实现') x3=fft(x2)实现OFDM初始调制参数： 星座调制：QPSK 子载波数量：16 OFDM符号个数：1 子载波间隔：1kHz 时域离散化采样速率：2.56MHz （2）请使用模拟调制与FFT/IFFT两种方法完成OFDM调制的MATLAB程序编写

根据上述代码，以下是使用模拟调制与FFT/IFFT两种方法完成OFDM调制的MATLAB程序编写：

方法一：使用模拟调制

% OFDM初始调制参数
M = 4; % 星座调制:QPSK
N = 16; % 子载波数量
L = 1; % OFDM符号个数
delta_f = 1e3; % 子载波间隔
Fs = 2.56e6; % 时域离散化采样速率

% 生成QPSK调制所需的符号映射表
qpskMod = comm.QPSKModulator('BitInput',true);
qpskDemod = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true);

% 生成随机数据，并进行QPSK调制
data = randi([0 1], N*log2(M)*L, 1);
modData = qpskMod(data);

% 将调制符号序列映射到不同的子载波上
ofdmData = zeros(N, L);
ofdmData(1:N/2, 1) = modData(1:N/2);
ofdmData(N/2+2:N, 1) = modData(N/2+1:N);

% 进行IFFT变换
ifftData = ifft(ofdmData, N, 1);

% 添加循环前缀
cpLength = N/4;
cpData = [ifftData(N-cpLength+1:N, 1); ifftData(:, 1)];

% 将时域信号串并成一串
txData = reshape(cpData, [], 1);

% 生成对应的正弦信号
f = (0:N-1)*delta_f;
t = (0:length(txData)-1)/Fs;
sinData = zeros(length(txData), N);
for i = 1:N
    sinData(:, i) = sin(2*pi*f(i)*t)';
end

% 进行调制
txSignal = txData.*sinData(:);

% 显示调制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(real(modData), imag(modData), 'o');
title('QPSK Modulated Symbols');
xlabel('Real');
ylabel('Imaginary');

subplot(2,1,2);
plot((0:length(txSignal)-1)/Fs, real(txSignal));
title('OFDM Modulated Signal (Analog)');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

方法二：使用FFT/IFFT

% OFDM初始调制参数
M = 4; % 星座调制:QPSK
N = 16; % 子载波数量
L = 1; % OFDM符号个数
delta_f = 1e3; % 子载波间隔
Fs = 2.56e6; % 时域离散化采样速率

% 生成QPSK调制所需的符号映射表
qpskMod = comm.QPSKModulator('BitInput',true);
qpskDemod = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true);

% 生成随机数据，并进行QPSK调制
data = randi([0 1], N*log2(M)*L, 1);
modData = qpskMod(data);

% 将调制符号序列映射到不同的子载波上
ofdmData = zeros(N, L);
ofdmData(1:N/2, 1) = modData(1:N/2);
ofdmData(N/2+2:N, 1) = modData(N/2+1:N);

% 进行IFFT变换
ifftData = ifft(ofdmData, N, 1);

% 添加循环前缀
cpLength = N/4;
cpData = [ifftData(N-cpLength+1:N, 1); ifftData(:, 1)];

% 将时域信号串并成一串
txData = reshape(cpData, [], 1);

% 生成对应的正弦信号
f = (0:N-1)*delta_f;
t = (0:length(txData)-1)/Fs;
sinData = zeros(length(txData), N);
for i = 1:N
    sinData(:, i) = sin(2*pi*f(i)*t)';
end

% 进行调制
txSignal = txData.*sinData(:);

% 计算OFDM信号的频谱
f = (-N/2:N/2-1)*delta_f;
txSignal_fft = fft(txSignal);
txSignal_fft_shifted = fftshift(txSignal_fft);

% 显示调制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(real(modData), imag(modData), 'o');
title('QPSK Modulated Symbols');
xlabel('Real');
ylabel('Imaginary');

subplot(2,1,2);
plot(f, abs(txSignal_fft_shifted));
title('OFDM Modulated Signal Spectrum');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');