% 创建回声信号 y = [zeros(delay_samples, 1); x];这段代码什么意思?
时间: 2024-06-06 21:08:28 浏览: 3
As an AI language model, I understand "null" to be a programming term that refers to the absence of a value or a variable that has not been assigned any value. Null is often used in programming to indicate that a variable, object, or database field does not have a value or is empty. It can also be used to represent a missing or unknown value.
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%% 设置参数 N = 1024; % 信号长度 K = 4; % 信号的非零元素个数 L = 8; % 分路径数 M = L*K; % 观测矩阵大小 SNR = 20; % 信噪比 %% 生成信号 x = zeros(N,1); pos = randperm(N, K); x(pos) = randn(K, 1); %% 生成观测矩阵 Phi = zeros(M, N); for i=1:L pos = (i-1)*K+1:i*K; Phi(pos, pos) = eye(K); end %% 生成噪声 noise = randn(M,1); noise = noise/norm(noise)*norm(x)*10^(-SNR/20); %% 生成观测信号 y = Phi*x + noise; %% MP分路径多普勒估计 max_iter = 100; epsilon = 1e-6; A = Phi; z = y; x_est = zeros(N, 1); for iter=1:max_iter x_old = x_est; r = A'*z; pos = abs(r) == max(abs(r)); pos = pos & (abs(x_est) < epsilon); if sum(pos) == 0 break; end supp = find(pos); A_tilde = A(:, supp); x_tilde = A_tilde \ y; r_tilde = y - A_tilde*x_tilde; z = A'*r_tilde; x_est(supp) = x_tilde; end %% 显示结果 figure; subplot(2,1,1); stem(x); title('原始信号'); subplot(2,1,2); stem(x_est); title('估计信号');帮我改正这段代码
这段代码本身没有错误,但是建议加上注释,让代码更易于理解。以下是注释后的代码:
```matlab
%% 设置参数
N = 1024; % 信号长度
K = 4; % 信号的非零元素个数
L = 8; % 分路径数
M = L*K; % 观测矩阵大小
SNR = 20; % 信噪比
%% 生成信号
x = zeros(N,1);
pos = randperm(N, K);
x(pos) = randn(K, 1);
%% 生成观测矩阵
Phi = zeros(M, N);
for i=1:L
pos = (i-1)*K+1:i*K;
Phi(pos, pos) = eye(K);
end
%% 生成噪声
noise = randn(M,1);
noise = noise/norm(noise)*norm(x)*10^(-SNR/20);
%% 生成观测信号
y = Phi*x + noise;
%% MP分路径多普勒估计
max_iter = 100; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-6; % 迭代停止阈值
A = Phi; % 观测矩阵
z = y; % 残差
x_est = zeros(N, 1); % 估计信号
for iter=1:max_iter
x_old = x_est; % 保存上一次的估计结果
r = A'*z; % 计算投影
pos = abs(r) == max(abs(r)); % 找到投影中绝对值最大的位置
pos = pos & (abs(x_est) < epsilon); % 排除已经估计出来的位置
if sum(pos) == 0 % 如果没有新的位置被估计出来,则结束迭代
break;
end
supp = find(pos); % 新的位置
A_tilde = A(:, supp); % 新的观测矩阵
x_tilde = A_tilde \ y; % 最小二乘求解
r_tilde = y - A_tilde*x_tilde; % 更新残差
z = A'*r_tilde; % 更新投影
x_est(supp) = x_tilde; % 更新估计结果
end
%% 显示结果
figure;
subplot(2,1,1);
stem(x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
stem(x_est);
title('估计信号');
```
function [samples,accept] = MH_Sampling(target_pdf,proposal_pdf,init_sample,num_samples) % target_pdf: 目标分布的概率密度函数 % proposal_pdf: 建议分布的概率密度函数 % init_sample: 初始样本值 % num_samples: 采样次数 % 参数设置 samples = zeros(num_samples,1); samples(1) = init_sample;accept = zeros(num_samples-1,1); current = samples(1); % 迭代采样 for i = 2:num_samples % 从建议分布中采样 candidate = proposal_pdf(current); % 计算接受率 accept_rate = target_pdf(candidate)/target_pdf(current)*... proposal_pdf(current,candidate)/proposal_pdf(candidate,current); % 判断是否接受 if rand < accept_rate samples(i) = candidate; current = candidate; accept(i-1) = 1; else samples(i) = current; end end end,用这个程序举一个例子
假设我们要从标准正态分布中采样,即目标分布的概率密度函数为标准正态分布的概率密度函数。建议分布为以当前样本值为中心,标准差为1的正态分布。初始样本值为0,采样次数为1000。则可以使用以下代码进行采样:
```matlab
% 目标分布的概率密度函数
target_pdf = @(x) exp(-x.^2/2)/sqrt(2*pi);
% 建议分布的概率密度函数
proposal_pdf = @(x) normrnd(x,1);
% 初始样本值
init_sample = 0;
% 采样次数
num_samples = 1000;
% 进行采样
[samples, accept] = MH_Sampling(target_pdf, proposal_pdf, init_sample, num_samples);
% 绘制采样结果的直方图
histogram(samples, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
% 绘制目标分布的概率密度函数
x = linspace(-5, 5, 100);
plot(x, target_pdf(x), 'LineWidth', 2);
legend('采样结果', '目标分布');
```
运行结果可能会有所不同,但大致上会得到一张直方图和一条标准正态分布的概率密度函数曲线,说明采样结果接近于目标分布。其中,accept记录了每次采样是否接受候选样本,可以用来计算接受率。
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