data = [data; data_temp];解释一下matlab中这段代码的含义

时间: 2024-04-06 08:33:37 浏览: 10
这段代码是将一个名为 `data_temp` 的数据(矩阵、向量、标量等)添加到名为 `data` 的变量中。在Matlab中,使用分号`;`可以将多个语句合并为一行进行执行,因此这段代码可以理解为将 `data_temp` 矩阵(或向量、标量等)添加到 `data` 矩阵的末尾。这可以用于拼接矩阵等操作。需要注意的是,这个操作会修改 `data` 变量的值。
相关问题

clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end代码解释

这是一段 Matlab 代码,实现了一个基于 OFDM 的调制解调系统,其中包括了 AWGN 噪声和信道衰落的模型。具体解释如下: - clc; clear; close all;:清空 Matlab 工作区,关闭所有打开的图形窗口。 - tic;:开始计时。 - N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000;:定义了一些常量和参数,其中 N 表示子载波数,M 表示调制阶数,D 表示信道长度,c 表示光速,nt 和 nr 分别表示发射天线和接收天线的天线增益,N_ofdm 表示 OFDM 符号个数。 - snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10);:定义了一组信噪比值和对应的信噪比。 - for kk=1:length(snr_dB):对每个信噪比进行循环。 - N_fft=N*2+2;:计算 FFT 点数。 - for jj=1:length(M):对每个调制阶数进行循环。 - base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj)));:生成随机的二进制数据。 - data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1);:将二进制数据按照调制阶数转换成十进制数据。 - mod_data = qammod(data_temp2,M(jj));:进行 QAM 调制。 - data=reshape(mod_data,N,[])';:将调制后的数据按照子载波数进行分组。 - H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data));:将数据填充到 OFDM 符号中,其中 H_data 表示填充后的 OFDM 符号。 - ifft_data=ifft(H_data,[],2);:进行 IFFT 变换。 - ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data));:添加循环前缀。 - Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data;:添加 AWGN 噪声。 - Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise;:将符号传输到接收端,并考虑信道衰落。 - Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)):归一化处理。 - fft_data=fft(Rx_data,[],2);:进行 FFT 变换。 - Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2);:提取有效数据。 - demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj));:进行 QAM 解调。 - demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data);:将十进制数据转换成二进制数据。 - err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1)));:计算误码率。 - end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj)));:计算比特误码率。 - end:结束循环。 - figure(); for a=1:length(M):绘制误码率曲线。 - semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; - end:结束绘图。 - 解释完毕。

matlab中错误原因:Value is read only;误代码:Application.Tree.FindNode(“\Data\Streams\Y2\Output\MASSFLOW\MIXED\HYDRO-01”).Value =H2_TEMP_TOL(ii); 请修正

在Matlab中,错误原因"Value is read only"表示你试图修改一个只读的值。在你提供的代码中,你试图修改一个树节点的值,但是该节点是只读的,因此会出现错误。 要修正这个错误,你需要找到一个可写的节点来修改值。你可以使用`Application.Tree.FindNode`方法来查找节点,但是你需要确保找到的节点是可写的。 以下是修正后的代码示例: ```matlab node = Application.Tree.FindNode("\Data\Streams\Y2\Output\MASSFLOW\MIXED\HYDRO-01"); if node.IsWritable node.Value = H2_TEMP_TOL(ii); else disp("Node is read-only"); end ``` 修正后的代码首先找到节点,然后检查节点是否可写。如果节点是可写的,就可以修改节点的值。否则,会显示"Node is read-only"的提示信息。

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 6000; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 % 超参数全部取了默认值,比较重要的,如类别的先验概率,如果不进行修改,则计算输入数据中类别的频率 % 查看nb_model即可确认所使用的超参数 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %训练模型 %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为:',(acc/test_num)*100) end function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end你能告诉我这个代码里关于画图的吗

这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:/train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); %imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; imgPath = [pathname,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');书写程序与此程序原理相同,不过是直接从文件夹中提取图片

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