convert_matrix = reshape(baseband_out, bits_per_symbol, length(baseband_out)/bits_per_symbol); for k = 1:(length(baseband_out)/bits_per_symbol) modulo_baseband(k) = 0; for i = 1:bits_per_symbol modulo_baseband(k) = modulo_baseband(k) + convert_matrix(i,k)*2^(bits_per_symbol-i); end end
时间: 2023-06-20 16:05:41 浏览: 39
这段代码的作用是将一个一维的基带信号(baseband_out)转换为一个二维矩阵(convert_matrix),其中每列代表一个符号,每行代表该符号的每个比特位。此外,它还计算了每个符号的模数(modulo_baseband)。
具体来说,第一行代码使用 reshape 函数将一维的基带信号(baseband_out)重新排列成一个 bits_per_symbol 行、length(baseband_out)/bits_per_symbol 列的二维矩阵 convert_matrix。这里的 bits_per_symbol 是每个符号的比特数,而 length(baseband_out)/bits_per_symbol 表示符号的个数。
接下来的 for 循环遍历每一列(即每个符号),并将该列的每个比特位转换为一个十进制数,再将这些十进制数组合成一个模数。具体地,内部的 for 循环遍历该列的每一行(即该符号的每个比特位),并将该比特位对应的值乘以 2 的幂次方(从高位到低位依次为 2^(bits_per_symbol-i)),然后将这些值相加,得到该符号的模数。最终,所有符号的模数被存储在 modulo_baseband 数组中。
相关问题
carrier_matrix = reshape(modulo_baseband, carrier_count, symbols_per_carrier)';
这行代码的作用是将一个长度为 `carrier_count * symbols_per_carrier` 的一维数组 `modulo_baseband` 重塑为一个 `symbols_per_carrier` 行、`carrier_count` 列的二维数组 `carrier_matrix`。具体来说,`modulo_baseband` 中的前 `symbols_per_carrier` 个元素作为第一列赋值给 `carrier_matrix` 的第一行,接下来的 `symbols_per_carrier` 个元素作为第二列赋值给 `carrier_matrix` 的第二行,以此类推。`reshape` 函数将一维数组按照指定维度重塑为二维数组,并且 `reshape` 函数中的参数 `'` 表示对重塑后的数组进行转置,使得 `carrier_matrix` 中的每一列对应于原始数组 `modulo_baseband` 中的每一个符号。此处的代码是假设 `symbols_per_carrier` 行 `carrier_count` 列的矩阵可以完全容纳 `modulo_baseband` 的所有元素。如果元素数目不足,会抛出错误。
real_out = real_out.reshape(2,)
好的,你的第一个问题是让我将一个形状为(2,1)的数组转换为形状为(2,)的一维数组,对吗?如果是的话,可以使用NumPy中的reshape方法,将数组形状转换为(2,),代码如下:
```
real_out = real_out.reshape(2,)
```
这将把形状为(2,1)的数组real_out转换为形状为(2,)的一维数组。希望这个回答能够帮助到你!