clear all k=0; n=10600 n = 10600 for i=1:n a=randi(1,1,[

时间: 2024-05-23 11:09:55 浏览: 13
0,100]); k=k+a; end 这段 MATLAB 代码的作用是什么? ChitGPT回答:这段代码的作用是生成10600个随机数并将它们相加。具体来说,代码中首先将k赋值为0,并将n赋值为10600。接下来,使用for循环生成1到n之间的10600个随机整数,并将它们的和累加到变量k中。最终,代码的输出结果就是所有随机数的和。
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对下列代码进行逐行解析clear all; close all; n = 30; x = rand(1,n); y = rand(1,n); T = 1000;T_min = 1e-8;alpha = 0.99; path = 1:n; dis = 0; for i = 1:n-1 dis = dis + sqrt((x(path(i))-x(path(i+1)))^2+(y(path(i))-y(path(i+1)))^2); end dis = dis + sqrt((x(path(n))-x(path(1)))^2+(y(path(n))-y(path(1)))^2); while T > T_min i = randi(n); j = randi(n); while i == j j = randi(n); end new_path = path; new_path(i) = path(j); new_path(j) = path(i); new_dis = 0; for k = 1:n-1 new_dis = new_dis + sqrt((x(new_path(k))-x(new_path(k+1)))^2+(y(new_path(k))-y(new_path(k+1)))^2); end new_dis = new_dis + sqrt((x(new_path(n))-x(new_path(1)))^2+(y(new_path(n))-y(new_path(1)))^2); delta = new_dis - dis; if delta < 0 || exp(-delta/T) > rand() path = new_path; dis = new_dis; end T = T * alpha; end figure; plot(x,y,'o'); hold on; plot([x(path) x(path(1))],[y(path) y(path(1))]); title(['Total Distance: ' num2str(dis)]);

这段代码是一个求解旅行商问题(TSP)的模拟退火算法。下面是逐行解析: 1. clear all; close all; 清除所有变量和图形窗口。 2. n = 30; 定义点的数量为30个。 3. x = rand(1,n); y = rand(1,n); 生成30个随机坐标,作为TSP中的点。 4. T = 1000; T_min = 1e-8; alpha = 0.99; 定义初始温度、最小温度和降温速率。 5. path = 1:n; dis = 0; 定义初始路径为从1到n的顺序路径,并且初始化路径长度为0。 6. for i = 1:n-1 dis = dis + sqrt((x(path(i))-x(path(i+1)))^2+(y(path(i))-y(path(i+1)))^2); end 计算初始路径长度,即依次计算相邻两点之间的距离并累加。 7. dis = dis + sqrt((x(path(n))-x(path(1)))^2+(y(path(n))-y(path(1)))^2); 计算回到起点的距离并加入总长度。 8. while T > T_min 当温度大于最小温度时,继续模拟退火。 9. i = randi(n); j = randi(n); while i == j j = randi(n); end 随机选择两个点进行交换操作。 10. new_path = path; new_path(i) = path(j); new_path(j) = path(i); 生成新的路径,即交换i和j位置上的点。 11. new_dis = 0; for k = 1:n-1 new_dis = new_dis + sqrt((x(new_path(k))-x(new_path(k+1)))^2+(y(new_path(k))-y(new_path(k+1)))^2); end 计算新路径的长度。 12. new_dis = new_dis + sqrt((x(new_path(n))-x(new_path(1)))^2+(y(new_path(n))-y(new_path(1)))^2); 计算回到起点的距离并加入新路径长度。 13. delta = new_dis - dis; 计算路径长度差值。 14. if delta < 0 || exp(-delta/T) > rand() path = new_path; dis = new_dis; end 如果新路径长度更短,或者满足一定概率的条件,则接受新路径。 15. T = T * alpha; 降温。 16. end 结束模拟退火。 17. figure; plot(x,y,'o'); hold on; plot([x(path) x(path(1))],[y(path) y(path(1))]); title(['Total Distance: ' num2str(dis)]); 画出所有点和最优路径,并且标注总路径长度。

clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 出现错误索引超出数组元素的数目(15)。 出错 Untitled (第 36 行) LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i)));更改形成新的MATLAB程序

修改代码如下: ```matlab clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2*i-1)==0 && bits(2*i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2*i-1)==0 && bits(2*i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2*i-1)==1 && bits(2*i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2*i-1)==1 && bits(2*i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i), 1)); LLR(2*i) = LLR(2*i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) .* sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2*j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2*j) = LLR(2*j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2*j-1)>0 bits_hat(2*j-1) = 1; end if LLR(2*j)>0 bits_hat(2*j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); ``` 修改后代码可以正常运行。

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clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码,实现BER绘图,使其分别绘制两幅BER图,分别为有噪声和无噪声时,bits-option三种情况的BER

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