解释这句代码 y=[2 3]*x+randn(1,l)
时间: 2024-05-22 07:16:46 浏览: 6
这段代码有两个部分:
1. y=[2 3]*x:这是一个矩阵乘法,[2 3]是一个1x2的行向量,x是一个2x1的列向量,两者相乘得到一个1x1的结果,即y。具体来说,[2 3]和x的乘法是将2乘以x的第一个元素,3乘以x的第二个元素,然后将两者相加得到y。
2. randn(1,l):这是一个生成随机数的函数,randn表示生成符合标准正态分布的随机数,1表示生成1行的随机数,l表示生成l列的随机数。这个函数的作用是生成一个1xL的矩阵,其中每个元素都是随机的且符合标准正态分布。这个矩阵可以作为矩阵乘法中的另一个矩阵,用于计算y的其他值。
相关问题
矩阵维度必须一致。 出错 Untitled5>QPSK_BER (line 39) y = y + sigma * (randn(1,L+k-1) + 1j*randn(1,L+k-1))/sqrt(2); 出错 Untitled5 (line 10) BER(i) = QPSK_BER(N, EbN0dB(i));
这个错误通常是由于矩阵维度不一致导致的。根据您提供的错误信息,这个错误可能是由于信道输出y和加入的噪声sigma矩阵维度不一致导致的。
在程序中,信道输出y的长度应该是L+k-1,而加入的噪声sigma的长度应该是L+k-1或L+k。如果两者长度不一致,就会导致矩阵加法出现维度不一致的错误。
您可以尝试将代码中的randn(1,L+k-1)和randn(1,L+k-1)改为randn(L+k-1,1)和randn(L+k-1,1),这样生成的噪声矩阵长度就为L+k-1,与信道输出y的长度一致。修改后的代码如下:
```matlab
%% QPSK误码率曲线绘制程序示例
% 清空工作区和命令窗口
clc; clear;
% 定义QPSK调制解调程序,得到误码率数据
N = 10^6; % 发送比特数
EbN0dB = 0:2:12; % 信噪比范围
BER = zeros(size(EbN0dB)); % 初始化误码率数组
for i = 1:length(EbN0dB)
% 调用QPSK调制解调程序,计算误码率
BER(i) = QPSK_BER(N, EbN0dB(i));
end
% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(EbN0dB, BER, '-o');
xlabel('Eb/N0(dB)');
ylabel('BER');
title('QPSK系统误码率曲线');
% QPSK调制解调函数示例
function BER = QPSK_BER(N, EbN0dB)
% 参数设置
M = 4; % QPSK调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
Es = 1; % 符号能量
Eb = Es / k; % 每个比特的能量
L = 2; % 信道长度
h = (randn(1,L)+1j*randn(1,L))/sqrt(2); % 随机信道
sigma = sqrt(Es / (2*k*10^(EbN0dB/10))); % 噪声方差
errors = 0; % 统计误码数
% 循环发送和接收N个比特
for i = 1:N/k
% 随机生成一个QPSK符号
data = randi([0,M-1],1,1);
x = qammod(data, M, 'gray');
% 使用信道模型发送信号
y = conv(x, h);
% 加入高斯白噪声
y = y + sigma * (randn(L+k-1,1) + 1j*randn(L+k-1,1))/sqrt(2);
% QPSK解调
r = qamdemod(y(k/2+1:end-k/2), M, 'gray');
% 计算误码率
errors = errors + sum(r~=data);
end
BER = errors / N; % 计算误码率
end
```
这个修改后的程序中,randn(1,L+k-1)和randn(1,L+k-1)被修改为randn(L+k-1,1)和randn(L+k-1,1),确保生成的噪声矩阵长度与信道输出y的长度一致。
d = 3 # 输入节点个数 l = 1 # 输出节点个数 q = 2 * d + 1隐藏层公式改成ReLU怎么改
将原来的隐藏层公式修改为 ReLU 函数同样可以直接在原有代码基础上进行修改,只需要将原来的激活函数 `sigmoid` 替换为 `relu` 即可。具体修改如下:
```python
import numpy as np
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self, input_nodes, output_nodes, hidden_nodes):
self.input_nodes = input_nodes
self.output_nodes = output_nodes
self.hidden_nodes = hidden_nodes
self.w1 = np.random.randn(self.input_nodes, self.hidden_nodes)
self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_nodes))
self.w2 = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.output_nodes)
self.b2 = np.zeros((1, self.output_nodes))
def forward(self, X):
self.z1 = np.dot(X, self.w1) + self.b1
self.a1 = relu(self.z1) # 将 sigmoid 替换为 relu
self.z2 = np.dot(self.a1, self.w2) + self.b2
self.y_hat = self.z2
def backward(self, X, y, learning_rate=0.1):
m = X.shape[0]
delta_y_hat = self.y_hat - y
delta_z2 = delta_y_hat
delta_w2 = np.dot(self.a1.T, delta_z2)
delta_b2 = np.sum(delta_z2, axis=0, keepdims=True)
delta_a1 = np.dot(delta_z2, self.w2.T)
delta_z1 = delta_a1 * np.where(self.z1 > 0, 1, 0) # 使用 ReLU 的导数
delta_w1 = np.dot(X.T, delta_z1)
delta_b1 = np.sum(delta_z1, axis=0)
self.w2 -= learning_rate * delta_w2 / m
self.b2 -= learning_rate * delta_b2 / m
self.w1 -= learning_rate * delta_w1 / m
self.b1 -= learning_rate * delta_b1 / m
def train(self, X, y, epochs=1000, learning_rate=0.1):
for i in range(epochs):
self.forward(X)
self.backward(X, y, learning_rate)
loss = np.mean(np.square(self.y_hat - y))
if i % 100 == 0:
print(f"epoch {i}, loss {loss}")
```
在这里,将 `relu` 函数作为隐藏层的激活函数,使用了 `np.where` 函数实现了其导数。