出错 Untitled9 (line 37) qpsk_signal = data_I.*carrier + data_Q.*sin(2*pi*fc*t);

这行代码有两个问题。

首先是语法问题，应该使用点乘符号 `.*` 进行元素级别的乘法运算。所以代码应该改为：

qpsk_signal = data_I .* carrier + data_Q .* sin(2*pi*fc*t);

其次是逻辑问题，`qpsk_signal` 的构造方式不符合 QPSK 调制的原理。在 QPSK 调制中，需要将数据分为两路，分别进行 BPSK 调制，然后将两路信号相加，得到 QPSK 调制的信号。在这个代码中，`data_I` 和 `data_Q` 分别对应于 BPSK 调制的两路信号，但是它们分别乘上了 `carrier` 和 `sin(2*pi*fc*t)`，相当于对两路信号进行了不同的调制，这样得到的信号不是 QPSK 调制的信号。

正确的做法是，先将数据分为两路，分别进行 BPSK 调制。假设 `data` 为输入数据，`I` 和 `Q` 分别为两路信号，那么可以这样实现：

I = 2 * floor(data/2) - 1; % 偶数位为 -1，奇数位为 1
Q = 2 * mod(data, 2) - 1; % 奇数位为 -1，偶数位为 1

然后对两路信号分别乘上载波，并相加，得到 QPSK 调制的信号：

qpsk_signal = I .* cos(2*pi*fc*t) + Q .* sin(2*pi*fc*t);

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Untitled4 未定义函数或变量 'passbits'。 出错 Untitled4 (line 11) bpsk_signal = passbits(bits, 'bpsk', 'noisy', snr);

对不起，看起来你在MATLAB中尝试使用了一个名为 `passbits` 的函数，但它似乎在这个上下文中未被定义。在实际的MATLAB环境中，`passbits` 函数并不是标准库的一部分，通常是在通信系统建模中自定义的一个函数，用于生成模拟的数字信号并应用相应的调制方式（如BPSK或QPSK）。

如果你没有定义这个函数，你需要手动编写一个模拟信号生成的函数，例如你可以按照以下基本步骤操作：

1. **创建基础信号**：

   function [modulated] = simple_passbits(bits, modulation, noise_type, snr_db)
       % 假设 bits 是一个包含二进制比特序列的向量
       modulated = ones(1, length(bits));
       % 根据 modulation 参数（bpsk 或 qpsk），对信号进行相应调制
       switch modulation
           case 'bpsk'
               modulated = sign(bits);
           case 'qpsk'
               % QPSK调制代码，这里只是一个简化版本，实际可能更复杂
               phase = 2*pi*(0:3:7)/8; % 四相位
               modulated = cos(phase + bits*phase(2:end));
       end

       % 应用噪声
       if strcmp(noise_type, 'awgn')
           n = awgn(modulated, snr_db, 'measured'); % 使用AWGN函数
       else
           error('Unsupported noise type.');
       end
       % 返回带噪声的信号
       modulated = modulated + n;
   end

2. **替换调用**：
将上面的 `simple_passbits` 替换到你的代码中，如下所示：

   bpsk_signal = simple_passbits(bits, 'bpsk', 'awgn', snr);

这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要根据具体需求调整噪声模型和调制部分。如果你有具体的 `passbits` 函数定义，那就直接使用它；如果没有，就按上述思路自己编写。

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

这个代码里使用了MATLAB自带的`bar`函数来画柱状图。`bar(xlabel, [resultbar' testbar'])`会在x轴上画出0到9的标签，然后在y轴上分别画出`resultbar`和`testbar`的值。其中，`resultbar`是预测结果中0到9的数量，`testbar`是测试数据中0到9的数量。`title('精确度为：',(acc/test_num)*100)`用来在图像上显示测试集的准确率。