clc; clear all; gamma_se=1; N_e=1; N_b=1; theta=0.1; rou=50; alpha=0.4; K=10; u=0.2; v=0.4; Rate=1; A=2^(2*Rate/((1-u-v)))-1; i=0; DEP=0.9; for SNR=0:3:40 i=i+1; gamma_sl=10^(SNR/10); Pa_optimal=0; for SNR_Pa=-60:1:60 Pa=10^(SNR_Pa/10); C1=1-exp(-((1/((1-theta)*gamma_se))*((rou-1/rou)*N_e)/((1-alpha)*Pa))); C2=2*(log(rou)); C3=2*(log(rou*N_e))-exp(-((1/((1-theta)*gamma_se))*((rou-1/rou)*N_e)/((1-alpha)*Pa)))*(2*log(N_e)); C4=exp(-((1/((1-theta)*gamma_se))*(rou*N_e)/((1-alpha)*Pa))); s=(C1*(C3-C4))/C2; if(s<DEP) Pa_optimal=Pa; break; end end Number1=10000; for su=1:1:K h_sl(su,:)=sqrt(gamma_sl/2)*randn(1,Number1)+sqrt(-gamma_sl/2)*randn(1,Number1); end Pout_scheme_2_simulated(i)=0; capacity=0; for num=1:1:Number1 for b=1:1:K gamma_MRC(b)=(abs(h_sl(b,num)))^2; end gamma=max(gamma_MRC); if ( Pa_optimal*gamma/N_b)>=A capacity=capacity+(1-u-v)*log(1+(1-alpha)*Pa_optimal*gamma/N_b)/Number1; else Pout_scheme_2_simulated(i)=Pout_scheme_2_simulated(i)+1/Number1; end end end SNR=0:3:40; % semilogy(SNR,Pout_scheme_2_simulated,'b-'); plot(SNR,Pout_scheme_2_simulated,'b-'); hold on;这个建模过程怎么理解

时间: 2023-06-17 20:08:44 浏览: 65
这段代码是用 MATLAB 编写的,主要是用来模拟无线通信系统中一个基于功率控制的反向链路传输方案,其中包括了MRC接收和一个最优的功率分配策略。下面是对代码的一些解释: 1. 首先给定一些系统参数,如信道增益、噪声功率、误码率、调制方式等。 2. 然后通过循环计算最优的发射功率,使得系统误码率满足预设的要求。 3. 接着生成一些随机的信道增益,用来模拟不同的信道状态。 4. 对于每个随机生成的信道增益,计算其对应的信噪比,并根据最优的功率分配策略,判断当前的接收信噪比是否满足要求。 5. 如果满足要求,则计算当前信道状态下的传输速率,否则认为当前传输失败。 6. 最后统计所有随机信道状态下的传输失败率,用来评估系统的性能。 整个过程可以看作是一个模拟器,通过反复运行,可以得到不同信噪比下的传输失败率,并根据这些数据来优化系统设计。
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matlab中的clc; clear all; currentFolder = pwd; addpath(genpath(currentFolder)); data_nameori='Example'; data_name='Example';是什么含义

A:这是一些MATLAB命令的组合。 - clc:清空命令行窗口,以便于更好地查看新的输出。 - clear all:清除工作区中所有变量和函数名,以便于在重新开始操作前清理内存。 - currentFolder = pwd:获取当前MATLAB工作目录的路径,这将被用于后续的文件路径操作。 - addpath(genpath(currentFolder)):将当前目录及其所有子目录添加到MATLAB搜索路径中,以便于后续的函数和脚本引用。 - data_nameori='Example':定义一个原始数据文件名“Example”。 - data_name='Example':定义一个数据文件名“Example”,这通常用于后续的数据处理和保存。 综上,这些命令的组合的含义是为了清空工作区、添加当前目录到MATLAB搜索路径,以便于运行一个名为“Example”的MATLAB脚本并处理数据。

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

这是一段 MATLAB 代码,表示在模拟分子动力学过程中设置一些参数。其中: - clc; clear; close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间,关闭所有打开的图形窗口。 - n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。 - L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。 - T = 300; 表示模拟系统的温度为300K。 - m = 1; 表示模拟系统中粒子的质量为1。 - r_min = 0.1; 表示模拟系统中两个粒子之间的最小距离为0.1个单位长度。

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clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; 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=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1: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(1,raw_bit_len,[0,1]); 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)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_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 bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end 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('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将这段代码改为有噪声的情况

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

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