这一句corr_first_101 = corr(length(pn_seq)-100:length(pn_seq));用数组索引为正整数或逻辑值

这句代码是计算PN序列后100位的自相关函数，可以使用MATLAB语言中的数组索引来实现，示例代码如下：

corr_first_101 = corr(length(pn_seq)-100:length(pn_seq));

其中，`pn_seq`表示原始的PN序列，`length(pn_seq)`表示PN序列的长度，`length(pn_seq)-100:length(pn_seq)`表示从PN序列的倒数第100个元素到最后一个元素的索引范围。

在MATLAB中，可以使用正整数或逻辑值来进行数组索引，例如：

- `pn_seq(1)`表示PN序列的第一个元素；
- `pn_seq(end)`表示PN序列的最后一个元素；
- `pn_seq(length(pn_seq)-100:length(pn_seq))`表示从PN序列的倒数第100个元素到最后一个元素的数组切片；
- `pn_seq == 1`表示PN序列中所有值为1的位置。

因此，可以使用数组索引为正整数或逻辑值来实现这句代码。

相关问题

def preprocess(data, window): data_corr = data.corr()['Power'] key = [] for i in data_corr.keys(): if (data_corr[i] > 0.6): key.append(i) data = data[key] data = data.dropna(subset=['Power']) #数据预处理： 删除功率为空的数据组 data = data.fillna(0) # 数据预处理：将缺失值NAN值赋0 data[data < 0] = 0 #数据预处理：对<0的功率值赋为0 scaler = MinMaxScaler() # data[key] = scaler.fit_transform(data[key].to_numpy()) train_x = [] train_y = [] L = len(data) for i in range(L - window): train_seq = data[key][i:i + window] train_x.append(train_seq) train_label = data['Power'][i + window:i + window + 1] train_y.append(train_label) train_x = torch.from_numpy(np.array(train_x)) train_y = torch.from_numpy(np.array(train_y)) train_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float) train_y = torch.tensor(train_y, dtype=torch.float) print(train_y.type()) return train_x, train_y

这段代码是一个数据预处理的函数，其中包含以下步骤：

1. 首先计算 DataFrame 数据中 'Power' 列与其他列的相关系数，筛选出相关系数大于 0.6 的列作为特征列；
2. 删除 'Power' 列中包含缺失值（NaN）的行；
3. 将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充；
4. 对 DataFrame 中小于 0 的功率值赋为 0；
5. 使用 MinMaxScaler 进行特征缩放；
6. 将数据按照窗口大小 window 进行切分，每个窗口内包含 window 个连续的特征值和一个对应的功率值，作为训练数据；
7. 将训练数据转换为 PyTorch 张量，并返回训练数据集 train_x 和 train_y。

需要注意的是，该函数中使用了 PyTorch 中的张量（tensor）作为数据类型，并且使用了 MinMaxScaler 对特征进行缩放。

matlab设计一个N=10的PN序列发生器，每符号一个采样，画出PN序列的自相关函数，只显示前101个元素的部分自相关函数，PN序列发生器输出端的前101个采样

以下是实现这个功能的MATLAB代码：

% 设置参数
N = 10; % PN序列长度
tap1 = 7; % 第1个寄存器的反馈系数
tap2 = 6; % 第2个寄存器的反馈系数
initstate = '0110101011'; % 初始状态
num_symbols = 10; % 符号个数

% 初始化寄存器状态
sr1 = zeros(1,N);
sr2 = zeros(1,N);
for i = 1:N
    sr1(i) = str2num(initstate(i));
    sr2(i) = str2num(initstate(i));
end

% 生成PN序列
pn_seq = zeros(1,N*num_symbols);
for i = 1:N*num_symbols
    pn_seq(i) = mod(sr1(N)+sr2(tap2),2);
    sr1(2:N) = sr1(1:N-1);
    sr1(1) = pn_seq(i);
    sr2(2:N) = sr2(1:N-1);
    sr2(1) = sr1(tap1);
end

% 截取前101个PN序列和自相关函数值
pn_seq_first_101 = pn_seq(1:101);
corr = xcorr(pn_seq, 'biased');
corr_first_101 = corr(length(pn_seq)-100:length(pn_seq));

% 绘制PN序列的自相关函数和前101个PN序列
lags = -(length(pn_seq)-1):(length(pn_seq)-1);
figure;
subplot(2,1,1);
stem(lags, corr_first_101);
title('PN序列前101个元素的自相关函数');
xlabel('延迟');
ylabel('幅值');

subplot(2,1,2);
stem(1:101, pn_seq_first_101);
title('PN序列前101个采样');
xlabel('采样序号');
ylabel('幅值');

在上面的代码中，我们首先生成了长度为10的PN序列，然后将其扩展到10个符号的长度。接下来，我们截取了前101个PN序列和自相关函数值，以便在图形中仅显示前101个元素。最后，我们绘制了PN序列的自相关函数和前101个PN序列。

在这个代码中，我们使用 `subplot` 函数绘制了两个子图。第一个子图显示前101个元素的自相关函数，第二个子图显示前101个采样的PN序列。