用matlab写一段代码。%N = length(fsk_noisy); % 信号长度 %fh = 100; % 跳频速率 %hop_seq = randi([0 1], 1, N/fh); % 产生跳频序列将这个跳频序列映射到一个跳频集上，里面有不同的频率跳变

下面是一个简单的跳频集生成代码示例，其中假设跳频集中有 $M$ 个不同的频率跳变：

N = length(fsk_noisy);  % 信号长度
fh = 100;  % 跳频速率
M = 5;  % 跳频集大小
hop_seq = randi([1 M], 1, ceil(N/fh));  % 随机生成跳频序列，每个数值代表跳频集中的一个信号
hop_set = randn(M, N);  % 随机生成跳频集，每行代表一个跳频信号
fsk_hop = zeros(1, N);  % 初始化跳频混频后的信号
for ii = 1:length(hop_seq)
    fsk_hop((ii-1)*fh+1:ii*fh) = hop_set(hop_seq(ii), (ii-1)*fh+1:ii*fh) .* fsk_noisy((ii-1)*fh+1:ii*fh);
end

此代码中，我们首先随机生成了一个大小为 $M\times N$ 的跳频集，每行代表一个跳频信号。然后，我们随机生成了一个跳频序列，每个数值代表跳频集中的一个信号。最后，我们对跳频序列进行遍历，将每个跳频信号与原始信号相乘得到跳频混频后的信号。

需要注意的是，这里假设了每个跳频信号的长度都为 $fh$，因此在实际应用中可能需要对跳频集的设计进行更加精细的处理。

相关问题

修改这段代码%N = length(fsk_noisy); % 信号长度 %fh = 100; % 跳频速率 %hop_seq = randi([0 1], 1, N/fh); % 产生跳频序列 %hop_signal = repmat(hop_seq, 1, fh); % 将跳频序列复制fh次 %fsk_hop = fsk_noisy .* hop_signal; % 信号与跳频序列相乘 %figure(5) %plot(t, fsk_hop); % 绘制混频后的时域波形 %title('混频后时域波形');

修改后的代码如下：

N = length(fsk_noisy);  % 信号长度
fh = 100;  % 跳频速率
hop_seq = randi([0 1], 1, ceil(N/fh));  % 产生跳频序列，保证序列长度至少为N/fh
hop_signal = repelem(hop_seq, fh);  % 将跳频序列重复fh次
hop_signal = hop_signal(1:N);  % 截取与信号长度相同的部分
fsk_hop = fsk_noisy .* hop_signal;  % 信号与跳频序列相乘
figure(5)
plot(t, fsk_hop);  % 绘制混频后的时域波形
title('混频后时域波形');

修改点如下：

1. 在产生跳频序列时，根据信号长度对序列进行了截取，保证序列长度不超过信号长度。

2. 将重复序列的方法从 `repmat` 改为 `repelem`，并根据信号长度对序列进行了截取，保证序列长度与信号长度相同。

3. 修改了注释的表述。

出错 untitled7 (第 124 行) error_fsk_filt = sum(abs(fsk_filt-data))/N; % 计算 FSK_filt 的误码

这个错误可能是因为 `data` 的长度不等于 `fsk_filt` 的长度，导致两个向量无法相减。请检查您的代码中 `data` 的长度是否与 `fsk_filt` 的长度相等，如果不相等，请将 `data` 的长度截取到与 `fsk_filt` 的长度相等。例如，可以使用以下代码来计算 `error_fsk_filt`：

error_fsk_filt = sum(abs(fsk_filt-data(1:length(fsk_filt))))/length(fsk_filt); % 计算 FSK_filt 的误码率

这段代码会将 `data` 的长度截取到与 `fsk_filt` 的长度相等，然后计算误码率。同样地，在计算 `error_st1` 时也需要将 `data` 的长度截取到与 `st1` 的长度相等。