详细解释代码if __name__ == '__main__': (mods, snrs, lbl), (X_train, Y_train), (X_val, Y_val), (X_test, Y_test) = load_data() train_dir = 'dataset/RML2016/train/' val_dir = 'dataset/RML2016/val/' test_dir = 'dataset/RML2016/test/' # 全部数据 for index, (x, y) in tqdm(enumerate(zip(X_train, Y_train)), total=len(X_train)): save_dir = os.path.join(train_dir, str(y)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) np.save(os.path.join(save_dir, str(index).zfill(5) + '.npy'), x) for index, (x, y) in tqdm(enumerate(zip(X_val, Y_val)), total=len(X_val)): save_dir = os.path.join(val_dir, str(y)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) np.save(os.path.join(save_dir, str(index).zfill(5) + '.npy'), x) for index, (x, y) in tqdm(enumerate(zip(X_test, Y_test)), total=len(X_test)): save_dir = os.path.join(test_dir, str(y)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) np.save(os.path.join(save_dir, str(index).zfill(5) + '.npy'), x)

这段代码是一个数据预处理的过程。首先通过 `load_data()` 函数加载数据，得到了三个元组：`(mods, snrs, lbl)` 表示调制方式和信噪比的标签，`(X_train, Y_train)` 表示训练集的数据和标签，`(X_val, Y_val)` 表示验证集的数据和标签，`(X_test, Y_test)` 表示测试集的数据和标签。接着，代码将数据按照标签分类保存到不同的目录下。

具体来说，代码通过 `enumerate()` 函数遍历数据，返回数据的下标和对应的元素。然后对于每个数据元素，将其保存到相应的目录下。如果目录不存在，则需要先创建目录。`str(index).zfill(5)` 是将下标转换成字符串，并在前面补0，使得文件名的数字部分总共有5位。最后，使用 `np.save()` 函数保存数据到 `.npy` 文件中。

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mods, snrs = [sorted(list(set([k[j] for k in Xd.keys()]))) for j in [0, 1]]解释代码

这段代码使用了列表推导式来对一个字典进行处理，其中Xd是一个字典。首先，通过Xd.keys()获取字典中所有的key，这些key是一个元组，元组中的每个元素都是一个二元组，表示数据中的x和y坐标。接下来，通过[k[j] for k in Xd.keys()]可以将所有的key中的x或y坐标提取出来。然后，通过set函数将所有的x或y坐标去重，再通过list函数将其转换为列表。最后，通过sorted函数对列表进行排序，将最小值放在列表的左侧。最终，将x坐标和y坐标都分别执行这一步骤，最终得到的mods和snrs就是这些坐标的所有可能取值，其中mods对应x坐标，snrs对应y坐标。

代码解释clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); LENS = 30000; SNRs1 = [0:2:18]; figure; %MRC mrcber = []; for snr=SNRs1 snr signal = round(rand(LENS, 1)); datqpsk = bi2de(reshape(signal, [], 2)); Vqpsk = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2); channel1 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel2 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); CHqpsk1 = channel1.*Vqpsk; CHqpsk2 = channel2.*Vqpsk; Nqpsk1 = ch_Rayleigh(CHqpsk1, snr); Nqpsk2 = ch_Rayleigh(CHqpsk2, snr); demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1); for i=1:length(Vqpsk) channel = [channel1(i) ; channel2(i)]; received_value = [Nqpsk1(i) ; Nqpsk2(i)]; ls_est_value = [channel'*received_value]/(channel'*channel); demod_symb(i) = OfdmSym(ls_est_value, @(x)(x)); end mrcber = [mrcber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]]; end semilogy(SNRs1, mrcber,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold on; xlabel('SNR[db]'); ylabel('BER'); LENS = 30000; SNRs2 = [0:2:16]; %STC stcber = []; for snr=SNRs2 snr signal = round(rand(LENS, 1)); datqpsk = bi2de(reshape(signal, [], 2)); Vqpsk = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2); channel1 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel2 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel3 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel4 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1); for i=1:2:length(Vqpsk)-1 H0 = [channel1(i), channel2(i); channel2(i)', -channel1(i)']./sqrt(2); H1 = [channel3(i), channel4(i); channel3(i)', -channel4(i)']./sqrt(2); H = [H0 ; H1]; signal = [Vqpsk(i) ; Vqpsk(i+1)]; qpsk_values_l = H*signal; R_symb = ch_Rayleigh(qpsk_values_l, snr); ls_est_values = (H'*H)^-1*(H'*R_symb); demod_symb(i) = OfdmSym(ls_est_values(1), @(x)(x)); demod_symb(i+1) = OfdmSym(ls_est_values(2), @(x)(x)); end stcber = [stcber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]]; end semilogy(SNRs2, stcber,'-mo',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]); LENS = 20000; SNRs3 = [0:2:12];

这段代码是一个用 MATLAB 编写的通信系统模拟程序，用于模拟两种不同的信道编码方案（MRC和STC）在不同信噪比（SNR）下的误码率（BER）性能。程序首先定义了一些参数，如信号长度（LENS）和不同的信噪比（SNRs1、SNRs2、SNRs3），然后通过循环计算不同 SNR 下的 BER，并将结果绘制成图像。其中 ch_Rayleigh 是一个自定义的 Rayleigh 信道函数，OfdmSym 是一个自定义的解调函数，qammod 是一个 QPSK 调制函数，semilogy 是一个绘制半对数坐标图的函数。