解释这段代码 M = 8; % Pi = 180; % Determine the position of constellation points Seita = atan2(imag(s),real(s)); % Seita = angle(s); for k = 1:par.U if Seita(k)<0 && Seita(k)>-pi Seita(k) = Seita(k)+2*pi; else Seita(k) = Seita(k); end end seita = Seita; % scaling factor rho rho = abs(exp(j*(seita-pi/M))+exp(j*(seita+pi/M))); sr = (exp(j*(seita-pi/M)))./rho; sl = (exp(j*(seita+pi/M)))./rho; a = real(sr); b = imag(sr); c = real(sl); d = imag(sl);
时间: 2024-02-02 07:02:52 浏览: 22
这段代码实现了对QAM调制的星座点进行偏移和缩放。偏移的过程与前面的QPSK调制类似,都是通过计算星座点的极角,并根据其值进行调整。但是,这里增加了一个缩放因子 rho,用于对星座点进行缩放和平衡。
首先,代码中定义了QAM调制的星座点数量为8个,即M=8。然后,定义了一个常量Pi为180度。
接下来,通过使用函数 atan2(imag(s),real(s)) 计算出所有星座点的极角,并将其存储在变量 Seita 中。其中,imag(s) 和 real(s) 分别表示星座点的虚部和实部。
接着,使用一个循环对所有的极角进行检查和调整。如果某个星座点的极角小于0且大于-pi,则将其加上2*pi进行调整。否则,不进行任何调整。
然后,计算缩放因子 rho,其中 exp(j*(seita-pi/M)) 和 exp(j*(seita+pi/M)) 分别表示星座点绕中心点旋转 pi/M 和 -pi/M 后的值。然后,将两个旋转后的值相加,并取绝对值作为缩放因子 rho。
最后,根据缩放因子 rho 对星座点进行缩放和平衡。将旋转后的值分别除以缩放因子 rho,得到左右两个分量的实部和虚部,分别存储在变量 a、b、c 和 d 中。
通过对星座点进行偏移和缩放,可以使QAM调制更加稳定和鲁棒,提高信号传输的可靠性和性能。
相关问题
解释这段代码% QPSK M = 8; % Pi = 180; % Determine the position of constellation points Seita = atan2(imag(s),real(s)); % Seita = angle(s); for k = 1:par.U if Seita(k)<0 && Seita(k)>-pi Seita(k) = Seita(k)+2*pi; else Seita(k) = Seita(k); end end seita = Seita;
这段代码实现了对QPSK调制的星座点进行偏移。偏移的过程是通过计算星座点的极角,并根据其值进行调整。
首先,代码中定义了QPSK调制的星座点数量为8个,即M=8。然后,定义了一个常量Pi为180度。
接下来,通过使用函数 atan2(imag(s),real(s)) 计算出所有星座点的极角,并将其存储在变量 Seita 中。其中,imag(s) 和 real(s) 分别表示星座点的虚部和实部。
接着,使用一个循环对所有的极角进行检查和调整。如果某个星座点的极角小于0且大于-pi,则将其加上2*pi进行调整。否则,不进行任何调整。
最后,将调整后的极角存储在变量 seita 中。
通过对星座点进行偏移,可以使QPSK调制更加稳定和鲁棒,减少误码率。
x = torch.tensor(X) ValueError: could not determine the shape of object type 'DataFrame'怎么修改代码
这个错误是由于在创建PyTorch张量时,传递了一个无法确定形状的DataFrame对象引起的。要修复这个错误,你可以将DataFrame对象转换为NumPy数组,然后再创建PyTorch张量。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设你有一个名为df的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(...)
# 将DataFrame转换为NumPy数组
array = df.values
# 创建PyTorch张量
tensor = torch.tensor(array)
# 现在你可以使用tensor进行进一步的计算操作
```
请注意,上述代码中的`...`表示你需要提供自己的DataFrame数据。通过将DataFrame转换为NumPy数组,你可以确保传递给`torch.tensor()`函数的对象具有明确定义的形状,从而避免了该错误。
希望这可以帮助你解决问题!如果你还有其他问题,请随时提问。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)