% CDMA系统仿真 clear all; clc; % 初始化参数 N = 8; % 用户数 M = 4; % 节点数 L = 16; % 符号数 SNR = 10; % 信噪比 EbN0 = SNR + 10*log10(log2(M)/N); % 计算Eb/N0 h = randn(M, N) + j*randn(M, N); % 信道系数 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], N, L); % 生成码片序列 chip = hadamard(N); % 生成调制信号 mod_signal = qammod(data, M); % 将调制信号分配到码片上 tx_signal = zeros(M, L*N); for i = 1:N tx_signal(i,:) = repmat(chip(i,:), 1, L) .* repmat(mod_signal(i,:), 1, N); end % 添加高斯噪声 noise = randn(M, L*N) * sqrt(0.5 / (10^(EbN0/10))); rx_signal = tx_signal + noise; % 信道估计 est_h = zeros(M, N); for i = 1:N mod_chip = repmat(chip(i,:), 1, L); est_mod_signal = (rx_signal .* repmat(mod_chip, N, 1)) * sqrt(N/L); est_h(:,i) = est_mod_signal ./ mod_signal(i,:); end % 解调信号 demod_signal = zeros(N, L); for i = 1:N demod_signal(i,:) = qamdemod(rx_signal(i,:), M); end % 输出误码率 ber = sum(sum(demod_signal ~= data)) / (N*L)如何修改矩阵维度使得代码能正常运行

要解决这个问题，你需要将noise的维度与tx_signal的维度相匹配。在第19行的代码中，你可以使用reshape()函数来改变noise的维度，使其与tx_signal的维度相同。代码如下：

noise = reshape(noise, M, L*N);

将这行代码添加到第19行的代码之后，就可以解决矩阵维度不一致的问题，使代码能够正常运行。

相关问题

% 清空变量 clear all; close all; clc; % 设置参数 N = 1000; % 发送符号数 M = 16; % 星座大小 SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围 K = 1:4; % 中继数% 初始化计数器 BER = zeros(length(K),length(SNR_dB)); % 开始仿真 for k = 1:length(K) for i = 1:length(SNR_dB) % 生成发送符号 x = randi([0,M-1],1,N); % 进行调制 mod_x = qammod(x,M); % 计算噪声方差 SNR = 10^(SNR_dB(i)/10); sigma = sqrt(1/(2*SNR)); % 添加AWGN噪声 y = mod_x + sigma*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); % 初始化接收符号 r = zeros(1,N); % 进行中继传输 for j = 1:K(k) if j == 1 % 第一个中继节点接收发送符号 r = y; else % 其他中继节点接收上一个中继节点发送的符号 r = h.*r + sigma*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); end % 对接收符号进行解调 demod_r = qamdemod(r,M); % 对解调符号进行编码 en_r = qammod(demod_r,M); % 对编码后的符号进行发送 h = y./en_r; end % 对最终接收符号进行解调 demod_y = qamdemod(r,M); % 计算误码率 BER(k,i) = sum(x ~= demod_y)/N; end end% 绘图 figure; semilogy(SNR_dB,BER(1,:),'o-',SNR_dB,BER(2,:),'x-',SNR_dB,BER(3,:),'*-',SNR_dB,BER(4,:),'+-'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); legend('K=1','K=2','K=3','K=4'); grid on;分析代码和结果

这是一个基于QAM调制的中继传输系统的MATLAB仿真代码，其中包括了多个参数的设置，如发射符号数、星座大小、信噪比范围和中继数。在代码中，通过循环遍历不同的中继数和信噪比范围，对于每组参数设置，生成发送符号并进行调制，然后添加AWGN噪声模拟信道，最后进行中继传输并解调接收符号，计算误码率。

在结果的图像中，横轴是信噪比(dB)，纵轴是误码率(BER)，分别绘制了不同中继数下的BER随SNR变化的曲线，并通过图例进行区分。

需要注意的是，代码中使用了QAM调制和解调函数qammod和qamdemod，还使用了MATLAB的semilogy函数进行对数坐标系下的绘图。

详细分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

这段程序使用了混合同余法生成一组随机数，并进行了统计分析和绘图。下面是对程序的详细分析：

1. 清除工作空间和命令窗口中的变量和内容。

clear
clc

2. 初始化一些参数和变量。

A = 65539;   % 常数 A
N = 1200;    % 序列的个数
x0 = 1;      % 初始值 x0
M = 2147483647;   % 常数 M
C = 1;       % 常数 C

3. 使用 for 循环生成随机数序列。

for k = 1:N
    y = A * x0 + C;   % 计算 y 值
    x1 = mod(y, M);   % 对 y 取模得到 x1
    v1 = x1 / 2147483647;   % 计算 v1，将 x1 中的数除以 M 得到小于 1 的随机数
    v(:, k) = v1;   % 将 v1 存入数组 v 中
    x0 = x1;   % 更新 x0 的值为 x1，为下一次循环准备
    v0 = v1;   % 将 v1 存入变量 v0 中（这个变量好像没有被使用到）
end
v2 = v;   % 将 0-1 随机数保存到 v2 中

4. 计算生成的随机数序列的平均值和方差，并将结果输出到命令窗口。

ave = mean(v)   % 计算平均值
var = var(v)    % 计算方差
k1 = k   % 将循环变量 k 的值保存到 k1 中（这个变量好像没有被使用到）
save v   % 将生成的随机数序列保存到文件 v 中

5. 绘制生成的随机数序列的图像。

k = 1:k1;   % 创建一个序列，用于横坐标
plot(k, v, 'b');   % 绘制图像，横坐标为 k，纵坐标为 v，线条颜色为蓝色
xlabel('k'); ylabel('v'); title('(0-1)');   % 添加横坐标、纵坐标和标题

6. 创建一个新的图形窗口，绘制生成的随机数序列的直方图。

figure;
[num, val] = hist(v, 10);   % 计算 v 中每个值在 10 个区间内的频数
num1 = num / N;   % 将频数转换为频率分布
hist(v, 10);   % 绘制直方图

7. 创建另一个新的图形窗口，绘制生成的随机数序列的频率分布图。

figure;
plot(val, num1, 'b');   % 绘制频率分布图，横坐标为 val，纵坐标为 num1，线条颜色为蓝色

这样，程序就完成了生成随机数序列、统计分析和绘图的过程。