r = y(1:length(x)*fs/fc);这句代码报错了,软件反应索引超出数组元素的数目

时间: 2024-03-03 14:52:04 浏览: 22
非常抱歉给您带来困扰,这个错误可能是由于采样点数计算不正确导致的。请将采样点数的计算公式修改为: ```matlab N = ceil(length(x) * fs / fc); % 采样点数 r = y(1:N); ``` 这里使用了 `ceil` 函数向上取整,以保证采样点数 `N` 不小于 `length(x) * fs / fc`。这样就可以避免索引超出数组元素的错误了。完整的代码如下: ```matlab % 随机离散信号生成 x = randi([0 1], 1, 1000); % 调制 fc = 10e6; % 载波频率 t = (0:length(x)-1) / fc; s = 2*x-1; % BPSK调制 y = s .* cos(2*pi*fc*t); % 采样 fs = 20*fc; % 采样频率 N = ceil(length(x) * fs / fc); % 采样点数 r = y(1:N); % 瑞利衰落信道模拟 fc = 900e6; % 载波频率 v = 50; % 移动速度,单位:km/h fd = v / 3.6 * fc / 3e8; % 多普勒频移 t = (0:length(r)-1) / fs; h = sqrt(0.5) * (randn(size(r)) + 1i*randn(size(r))); r = r .* exp(1i*2*pi*fd*t) .* h; % 接收端采样 fs = 10*fc; % 采样频率 ts = 1/fs; % 采样时间间隔 r = r(1:length(r)*fs/(20*fc)); % 解调 s_hat = real(r) > 0; % 比特误码率计算 ber = sum(x ~= s_hat) / length(x); fprintf('比特误码率:%.4f\n', ber); % 输出向量大小信息 disp(['r 大小:' num2str(size(r))]) disp(['t 大小:' num2str(size(t))]) disp(['h 大小:' num2str(size(h))]) ``` 希望这次的修改可以解决问题,如有其他问题,请随时与我联系。

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解释这段代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

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