给我一段MATLAB算法，求非方阵的逆矩阵给我一段MATLAB算法，用最小二乘法实现OFDM信道的信道估计，其中子载波个数为k，发送天线数为m

求非方阵的逆矩阵可以使用MATLAB自带的pinv函数，例如：

A = [1 2 3; 4 5 6];
A_inv = pinv(A);

其中A为非方阵，A_inv为A的伪逆矩阵。

用最小二乘法实现OFDM信道的信道估计可以使用MATLAB自带的lsqnonneg函数，例如：

H_est = lsqnonneg(X, Y);

其中X为OFDM信号的发射矩阵，Y为接收到的信号向量，H_est为信道估计的向量。在具体实现中，需要根据子载波个数k和发送天线数m来构造发射矩阵X和接收到的信号向量Y。

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给我一段MATLAB算法，用最小二乘法实现OFDM信道的信道估计，其中子载波个数为k，发送天线数为m

以下是一个使用最小二乘法实现OFDM信道的信道估计的MATLAB算法。

function [H_LS, H_MMSE] = channelEstimation(y, x, N, k, m, SNR)

% y: 接收到的OFDM信号
% x: 发送的OFDM信号
% N: 信道长度
% k: 子载波个数
% m: 发送天线数
% SNR: 信噪比

% 初始化变量
H_LS = zeros(m, k);
H_MMSE = zeros(m, k);
Y = reshape(y, [], m); % 接收信号矩阵，每列为一个发送天线的接收信号
X = reshape(x, [], m); % 发送信号矩阵，每列为一个发送天线的发送信号

% 计算LS估计
for i = 1:m
    H_LS(i,:) = X(:,i) \ Y(:,i); % 最小二乘法估计
end

% 计算MMSE估计
for i = 1:m
    Rxx = X(:,i) * X(:,i)' / k; % 发送信号的自相关矩阵
    Ryy = Y(:,i) * Y(:,i)' / k; % 接收信号的自相关矩阵
    Rxy = X(:,i) * Y(:,i)' / k; % 发送信号和接收信号的互相关矩阵
    H_MMSE(i,:) = inv(Rxx + (10^(-SNR/10))*eye(k)) * Rxy; % MMSE估计
end

end

该算法输入接收到的OFDM信号y和发送的OFDM信号x，以及信道长度N、子载波个数k、发送天线数m和信噪比SNR。它输出LS估计和MMSE估计的信道矩阵H_LS和H_MMSE。

该算法首先将接收到的信号矩阵Y和发送的信号矩阵X分别从向量形式转换为矩阵形式，每列为一个发送天线的信号。接着，它使用最小二乘法计算LS估计的信道矩阵H_LS。然后，它计算MMSE估计的信道矩阵H_MMSE。最后，该算法输出LS估计和MMSE估计的信道矩阵H_LS和H_MMSE。

注意，该算法假设发送信号的功率为单位功率，并且信道是时不变的。如果信道是时变的，则需要使用时变信道估计算法。