u_x = randi([1,100],1,100); u_y = randi([1,100],1,100); v_x(u) = randi([0,100],1,10); v_y(u) = randi([0,100],1,10); N=2; M=3; randius=100; B_x_index = 0:1:N+1; B_y_index = 0:1:M+1; B_x = ( 0:1:N+1)*randius/N; B_y = ( 0:1:M+1)*randius/M; num = zeros(N+1,M+1); d_2=2*10^3/1.3; for i=1:1:N+1 for j= 1:1:M+1 for u=1:1:100 if((u_x(u)-B_x(i))^2+(u_y(u)-B_y(i))^2) <=d_2 num(i,j)=num(i,j)+1; end end end end manhandun = 1000*ones(N+1,M+1); for i=1:1:N+1 for j= 0:1:M+1 for u=1:1:10 x = abs(v_x(u)-B_x(i)) + abs(v_y(u)-B_y(j)); if manhandun(i,j) >= x manhandun(i,j) = x; end end end end [x,y] =find( max(num./manhadun));未定义函数或变量 'u'。 出错 Untitled (line 3) v_x(u) = randi([0,100],1,10);

根据代码中的错误提示，未定义变量 'u'，因此需要在代码中定义变量 'u'，例如：

u = 1:1:10;
v_x(u) = randi([0,100],1,10);
v_y(u) = randi([0,100],1,10);

这样就能够解决代码中的错误提示。另外，在运行代码时，也需要注意检查其他变量或函数是否已经定义或调用正确。

相关问题

\begin{bmatrix}u \v\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \cos\theta & \sin\theta \-\sin \theta &\cos\theta \end{bmatrix} \times \left { \begin{bmatrix}k {x} -1 &\gamma {x } \\gamma {y } &k {y} -1\end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} x\y\end{bmatrix} +{\textstyle \sum{j=1}^{N}\begin{bmatrix}A{y}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{y-y{1}^{j} }{\sigma {y{1} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{x-x{1}^{j} }{\sigma {x{1} }^{j} } \right ) ^2 } \A_{x}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{x-x_{0}^{j} }{\sigma {x{0} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{y-y_{0}^{j} }{\sigma {y{0} }^{j} } \right ) ^2 }\end{bmatrix}} \right } +\begin{bmatrix}t_{x} \t_{y}\end{bmatrix}，N=1or2 X=y=512,tx,ty 范围：-4.0到4.0像素，有效最大位移：2.0像素；kx,ky 范围：0.96到1.04，有效最大位移：5.1；theta 范围：-0.01至0.01rad ， 有效最大位移： 2.4像素；gammax,gammay 范围：-0.03至0.03，有效最大位移： 3.8像素;Ax,Ay范围：0.003到0.6 ；sigmaх0,sigmay0,sigmax1,sigmay1范围：0.06到0.5，x0,y0,x1,y1范围：0到511，最终生成一个可视化的应边场图片(w.r.t最终图像大小：128x128 ）使用matlab实现上述方程

根据您的要求，以下是一个使用MATLAB实现上述方程并生成可视化应边场图片的示例代码：

% 参数设置
N = randi([1, 2]);  % 随机选择N的值为1或2
X = 512;  % 图像大小为512x512像素
tx_range = [-4.0, 4.0];
ty_range = [-4.0, 4.0];
kx_range = [0.96, 1.04];
ky_range = [0.96, 1.04];
theta_range = [-0.01, 0.01];
gammax_range = [-0.03, 0.03];
gammay_range = [-0.03, 0.03];
Ax_range = [0.003, 0.6];
Ay_range = [0.003, 0.6];
sigmax0_range = [0.06, 0.5];
sigmay0_range = [0.06, 0.5];
sigmax1_range = [0.06, 0.5];
sigmay1_range = [0.06, 0.5];
x0_range = [0, 511];
y0_range = [0, 511];
x1_range = [0, 511];
y1_range = [0, 511];

% 随机生成参数值
tx = rand(1)*(tx_range(2)-tx_range(1)) + tx_range(1);
ty = rand(1)*(ty_range(2)-ty_range(1)) + ty_range(1);
kx = rand(1)*(kx_range(2)-kx_range(1)) + kx_range(1);
ky = rand(1)*(ky_range(2)-ky_range(1)) + ky_range(1);
theta = rand(1)*(theta_range(2)-theta_range(1)) + theta_range(1);
gammax = rand(1)*(gammax_range(2)-gammax_range(1)) + gammax_range(1);
gammay = rand(1)*(gammay_range(2)-gammay_range(1)) + gammay_range(1);
Ax = rand(1)*(Ax_range(2)-Ax_range(1)) + Ax_range(1);
Ay = rand(1)*(Ay_range(2)-Ay_range(1)) + Ay_range(1);
sigmax0 = rand(1)*(sigmax0_range(2)-sigmax0_range(1)) + sigmax0_range(1);
sigmay0 = rand(1)*(sigmay0_range(2)-sigmay0_range(1)) + sigmay0_range(1);
sigmax1 = rand(1)*(sigmax1_range(2)-sigmax1_range(1)) + sigmax1_range(1);
sigmay1 = rand(1)*(sigmay1_range(2)-sigmay1_range(1)) + sigmay1_range(1);
x0 = randi([x0_range(1), x0_range(2)], 1);
y0 = randi([y0_range(1), y0_range(2)], 1);
x1 = randi([x1_range(1), x1_range(2)], 1);
y1 = randi([y1_range(1), y1_range(2)], 1);

% 计算数学方程
A = [cos(theta), sin(theta); -sin(theta), cos(theta)];
B = [kx-1, gammax; gammay, ky-1];
C = [Ax * exp(-0.5 * ((y-y1)/sigmay1).^2 - 0.5 * ((x-x1)/sigmax1).^2);
     Ay * exp(-0.5 * ((x-x0)/sigmax0).^2 - 0.5 * ((y-y0)/sigmay0).^2)];
D = A * (B * [x(:)'; y(:)']) + [tx; ty];
u = D(1, :);
v = D(2, :);

% 绘制图像
figure;
quiver(x, y, u, v);
xlim([0, 128]);
ylim([0, 128]);
grid on;

这段MATLAB代码使用了rand函数生成随机数来生成参数值，并根据这些参数计算出应边场图片的坐标点，然后使用quiver函数绘制出应边场图片。你可以根据需要自行调整参数范围和图像大小。

使用以下内容为上面的代码加入人工噪声，用matlab实现：经 典 人 工 噪 声 方 法 即 设 计 如 下 的 发 送 信 号 ： ｘ ＝ ｕｓ ＋ Ｗｚ 即 信 号 由 两 部 分 组 成 ： 期 望 信 号 ｕｓ 与 人 工 噪 声 Ｗｚ， ｕ 为 期 望 信 号 预 编 码 向 量 ， ｓ 为 期 望 传 输 的 有 用 信 号 ， Ｗ 为 人 工 噪 声 预 编 码 矩 阵 ， ｚ 为 人 工 噪 声 向 量 ．

以下是一个简单的示例代码，演示如何在 MISO 窃听模型中加入人工噪声：

% 定义系统参数
N = 4; % 发送天线数
M = 2; % 接收天线数
L = 1; % 窃听天线数
snr = 10; % 信噪比

% 生成随机发送信号和期望信号
s = randi([0 1], N, 1);
u = randi([0 1], M, 1);

% 生成随机正交发射矩阵
F = orth(randn(N, M));

% 生成人工噪声预编码矩阵和向量
W = randn(M, L);
z = randn(L, 1);

% 生成接收信号
n = sqrt(0.5 * 10^(-snr/10)) * randn(M, 1); % 噪声
y = F * (s + u) + n; % 接收信号

% 生成窃听信号
e = F(:, 1:L) * (W * z); % 窃听信号

% 计算接收矩阵R和噪声矩阵N
R = y * y' / M;
N = eye(M) * 10^(-snr/10);

% 计算窃听矩阵E和窃听噪声矩阵Z
E = e * e' / L;
Z = eye(L) * 10^(-snr/10);

% 计算信道容量和窃听容量
capacity = log2(det(R + N));
secrecyCapacity = log2(det(R + N) / det(E + Z));

在上述代码中，生成随机发送信号和期望信号，并通过正交发射矩阵将其映射到 M 个接收天线。同时，生成随机人工噪声预编码矩阵 W 和向量 z。在生成接收信号时，将发送信号和期望信号相加，并加入随机噪声和人工噪声。生成窃听信号时，直接使用人工噪声预编码矩阵和向量。最后，使用这些矩阵计算信道容量和窃听容量。

需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际情况中可能需要更多的参数和步骤。