sum(sum(de2bi(demodRxData, bitsPerSymbol) ~= de2bi(data, bitsPerSymbol)))

根据你提供的代码片段，sum(sum(de2bi(demodRxData, bitsPerSymbol) ~= de2bi(data, bitsPerSymbol))) 表示对两个矩阵进行逐元素比较，并计算不相等元素的总数。

首先，de2bi 函数用于将 demodRxData 和 data 转换为二进制表示形式，其中 bitsPerSymbol 表示每个符号的位数。这个函数通常用于将数字信号转换为对应的二进制表示。

然后，对两个二进制矩阵进行逐元素比较，使用 ~= 运算符表示不相等。比较结果将生成一个逻辑矩阵，其中相等的元素为 0，不相等的元素为 1。

最后，通过两次 sum 函数对逻辑矩阵进行求和操作，分别在行和列的维度上进行求和。这样可以得到不相等元素的总数。

总结起来，这段代码的作用是计算 demodRxData 和 data 两个矩阵中在每个符号位上不相等的元素总数。这个值可以用来评估信号解调的准确性或错误率。

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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。

代码中先生成随机的二进制数据，然后将其进行 M-QAM 调制，生成调制后的数据。接着，对调制后的数据进行 OFDM 变换，加上高斯白噪声，进行逆变换，并加上信道衰减。最后，对接收到的数据进行 FFT 变换，并将其还原为二进制数据，计算误码率。

代码最后使用 semilogy 函数将误码率与信噪比之间的关系画出来，以便对无线通信系统的性能进行分析。

% 通信系统仿真 clear all; close all; clc; % 参数设置 N = 1023; % Kasami序列长度 EbNo = 0:10; % 信噪范围 nBits = 40000; % 比特数 % 霍夫曼编码/译码 symbols = unique([0, 1]); p = [0.5, 0.5]; dict = huffmandict(symbols, p); % 循环码信道编码/译码 n = 15; % 码字长度 k = 4; % 信息长度 t=9; genPoly = cyclpoly(n-k+1, k, 'min'); trellis = poly2trellis(t, genPoly); enc = comm.ConvolutionalEncoder('TrellisStructure', trellis); dec = comm.ViterbiDecoder('TrellisStructure', trellis, 'InputFormat', 'Hard'); % GMSK调制/解调 modulator = comm.GMSKModulator('BitInput', true); demodulator = comm.GMSKDemodulator('BitOutput', true); % 高斯白噪声信道 channel = comm.AWGNChannel('BitsPerSymbol', log2(2), 'NoiseMethod', 'Signal to noise ratio (Eb/No)'); % 误码率计算 berCalc = comm.ErrorRate; % 仿真 for i = 1:length(EbNo) channel.EbNo = EbNo(i); while berCalc.NumErrors < 100 % 信源产生 data = kasami(N, i); % 霍夫曼编码 huffEncodedData = huffmanenco(data, dict); % 信道编码 encodedData = step(enc, huffEncodedData); % 调制 modSignal = step(modulator, encodedData); % 信道 noisySignal = step(channel, modSignal); % 解调 demodSignal = step(demodulator, noisySignal); % 信道译码 decodedData = step(dec, demodSignal); % 霍夫曼译码 huffDecodedData = huffmandeco(decodedData, dict); % 误码率计算 berCalc = step(berCalc, data, huffDecodedData); end ber(i) = berCalc(1); reset(berCalc); end % 画图 figure; semilogy(EbNo, ber, 'bo-'); grid on; xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('BER'); title('BER vs. Eb/No for Kasami-GMSK System'); % 生成Kasami序列 function y = kasami(N, index) if index < 1 || index > N error('Invalid index'); end x = de2bi(index-1, log2(N), 'left-msb'); y = zeros(1, N); for i = 1:N y(i) = 1 - 2*mod(sum(x.*circshift(x,[0 i-1])), 2); end end先生成一次kasami序列，将其作为霍夫曼编码的输入，得到的输出作为循环码的输出

这段代码实现了一个基于Kasami序列和GMSK调制的通信系统的仿真。首先定义了一些参数，包括Kasami序列长度、信噪比范围、比特数等。然后使用霍夫曼编码将输入的Kasami序列进行编码，再使用循环码进行信道编码，接着将编码后的数据进行GMSK调制，通过高斯白噪声信道进行传输，再进行GMSK解调和循环码译码，最后解码得到霍夫曼编码后的数据，计算误码率并输出。在每个信噪比下仿真100次，计算平均误码率并画出误码率曲线。整个通信系统包括信源、信道编码器、调制器、信道、解调器、信道译码器、霍夫曼译码器和误码率计算器。该系统能够模拟实际通信环境中的误码率情况，用于评估系统的性能。