X = randn(10,1,100); Y = randi([0,1],1,100)解释

时间: 2023-09-26 09:06:47 浏览: 76
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随机数生成：生成n个0到1之间的随机数的函数-matlab开发

这段代码定义了两个变量X和Y。其中，X是一个三维矩阵，它的大小为10行1列100页，每一页都是由标准正态分布（均值为0，方差为1）生成的随机数所组成的。Y是一个一维矩阵，它的大小为1行100列，每个元素都是0或1，是由randi函数生成的随机整数所组成的。其中，randi([0,1],1,100)的意思是生成一个1行100列的矩阵，每个元素都是0或1，生成的方式是等概率随机。
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"这篇博客介绍了如何使用PyTorch来拟合函数，以线性函数y = ax + b为例，展示了网络定义、优化器设置、损失函数选择以及训练过程的基本步骤。" 在深度学习中，PyTorch作为一种强大的框架，其核心思想是通过调整模型...

%% 变异操作：父代个体变异产生子代个体 function X = Mutate(X, Pm, N, M, q0) NP = size(X,1); for i = 1 : NP x = X(i, 1:N); y = X(i, N+1:N*2); q = X(i, N*2+1:N*3); if rand < Pm r = randperm(N); x(1,r(1:2)) = x(1,r(2:-1:1)); end if rand < Pm r = randi(N); y(r) = M + 1 - y(r); end if rand < Pm a = round(rand(1, N)); q = q + (q0' - ones(1,N)) .* a .* randn(1, N) /5; for j = 1 : N if q(j) < 1 q(j) = 1; end if q(j) > q0(j) q(j) = q0(j); end end end X(i,:) = [x y q]; end详细逐步解释一下这段代码

q = q + (q0' - ones(1,N)) .* a .* randn(1, N) /5;：这行代码生成一个长度为N的随机二进制向量，并通过线性变换对个体的基因进行变异。 11. for j = 1 : N：这是一个循环语句，用于遍历个体的每个基因。 12....

% 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...

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码，实现BER绘图，使其分别绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits-option三种情况的BER

bits_option=[0,1,2]; BER_noise=zeros(length(SNRdBs),length(bits_option)); BER_no_noise=zeros(length(bits_option),1); for i_SNR=1:length(SNRdBs) SNRdB=SNRdBs(i_SNR); % 代码中的其他部分 BER_noise(i_...

% 定义 CMA参数 M = 4;% 等化器长度 mu = 0.01;% 步长 N = 1000;% 迭代次数 s = randi（[0，1]，N，1）;% 将生成的随机信号转换为列向量 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].';% 将信道冲激响应转换为列向量噪声 = 0.1*randn（N，1）;% 将生成的噪声转换为列向量 x = conv（h，s）+noise;% 发送信号 y = filter（h，1，x）;% 接收信号 % 初始化权值和误差 w = zeros（M，1）;J = 零（N，1）;% CMA算法迭代 for n = 1：N x_n = x（n+M-1：-1：n）;% 构造矩阵X y_n = w.'.*x_n;% 预测信号 e_n = y（n+M-1） - y_n; % 误差 J（n） = abs（e_n）.^2; % 计算误差平方 w = w + mu（conj（e_n）*x_n）/（abs（x_n）^2 + 1e-12）;% 更新权值。其中endJ(n) = abs(e_n).^2; % 计算误差平方出错：无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。如何改进

x_n = x(n+M-1:-1:n); % 构造矩阵X y_n = w.'.*x_n; % 预测信号 e_n = y(n+M-1) - y_n; % 误差 J(n) = abs(e_n).^2; % 计算误差平方 w = w + mu*(conj(e_n)*x_n)/(abs(x_n)^2 + 1e-12); % 更新权值 end ...

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10^(-SNRdB/10)*noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y = H*x; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'*H+sigma2*diag(ones(1,2)))*H'; X_tilde = W*y; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end

其中，变量bits_option表示不同的比特流选项，0表示全零比特流、1表示全1比特流、2表示随机比特流；noise_option表示噪声选项，1表示加入高斯白噪声，0表示无噪声；SNRdBs为信噪比范围；raw_bit_len表示原始比特流...

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); % 卷积编码 % 扰码器 interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits...

clear all nsymbol=100000; T=1; fs=100; ts=1/fs; t=0:ts:T-ts; %时间向量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %载波信号 M=4; %8-PAM graycode=[0 1 3 2]; %Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randi(2,1,nsymbol); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pammod(msg1,M).'; %基带4-PAM调制 tx=msgmod*c; %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c)); spow=norm(tx1).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 ll=length(tx1); rx=tx1+sigma*randn(1,ll); %加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod)); y=(c*rx1)/length(c); %相关运算 y1=pamdemod(y,M); %PAM解调 decmsg=graycode(y1+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,1.5*qfunc(sqrt(0.4*snr1))); title('4-PAM载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率')上述程序怎么改为8PAM，请列出程序和理论误符号率公式

snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randi(2,1,nsymbol); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pammod(msg1,M).'; %基带8-PAM调制 tx=msgmod*c; %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length...

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????，1:??????，2：?????？ hoise_option=1; 8% 0:??????，1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

这段MATLAB代码实现了一个通信系统的模拟。首先设置了一些参数，包括使用的编码方式、噪声选项、帧数、信噪比等。然后进入一个主循环，循环中对于每一帧数据，进行编码、交织、调制、信道传输、解调、反交织、译码等...

clear all nsymbol=100000; %每种信噪比下的发送符号数 M=16; %16-QAM graycode=[0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10]; %Gray编码规则 EsN0=5:20; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randi([0,1],1,nsymbol); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=qammod(msg1,M); %基带16-QAM调制 spow=norm(msgmod).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 rx=msgmod+sigma*(randn(1,length(msgmod))+j*randn(1,length(msgmod))); y=qamdemod(rx,M); decmsg=graycode(y+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end P4=2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt(3*snr1/(M-1))); ser1=1-(1-P4).^2; %理论误符号率 ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率 semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.'); title('16-QAM载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率')将上述程序16QAM改为8QAM，并说明计算理论误符号率和误比特率的公式

- 理论误符号率：$P_s=3/2Q(\sqrt{4E_s/(3(N-1))})-9/8Q^2(\sqrt{4E_s/(3(N-1))})$ - 理论误比特率：$P_b=P_s/log_2(N)$ 其中，$Q(x)$为高斯Q函数，$E_s$为每个符号的平均能量，$N$为调制的符号数。

%data = randn(1000,16); %label = randi([0,1],1000,1); % data_trainnn_struct=load("data_trainn.mat"); label_trainnn_struct=load("label_trainn.mat"); data_trainnn=data_trainnn_struct.data; label_trainnn=label_trainnn_struct.label; % 数据预处理 data = zscore(data_trainnn); % 标准化数据 label = categorical(label_trainnn); % 标签划分为分类变量类型 % 进行数据集的划分 cv = cvpartition(length(label_trainnn), 'HoldOut', 0.3); idxTrain = training(cv); idxTest = test(cv); trainData = data(idxTrain,:); trainLabel = label(idxTrain); testData = data(idxTest,:); testLabel = label(idxTest); % 训练分类器 mdl = fitcecoc(trainData, trainLabel); % 预测测试集 predLabel = predict(mdl, testData); % 计算准确率 accuracy = sum(predLabel == testLabel)/numel(testLabel); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]); newData = data_filtered'; %代入滤波数据 % 对未知的样本进行数据预处理 newData = zscore(newData); % 训练完毕的分类器 predLabel = predict(mdl, newData); predLabels = double(predLabel); anss=0; %划分标准 avg = mean(predLabels); if abs(avg - 0.5) < 1 anss=1; elseif abs(avg) >= 1.5 anss=0; end帮我把这段代码转成python语言

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( data, label, test_size=0.3, random_state=42) # 训练分类器 clf = OneVsRestClassifier(LinearSVC(random_state=42)).fit(X_train, y_train) # 预测测试...

矩阵维度必须一致。 出错 Untitled5>QPSK_BER (line 39) y = y + sigma * (randn(1,L+k-1) + 1j*randn(1,L+k-1))/sqrt(2); 出错 Untitled5 (line 10) BER(i) = QPSK_BER(N, EbN0dB(i));

您可以尝试将代码中的randn(1,L+k-1)和randn(1,L+k-1)改为randn(L+k-1,1)和randn(L+k-1,1)，这样生成的噪声矩阵长度就为L+k-1，与信道输出y的长度一致。修改后的代码如下： matlab %% QPSK误码率曲线绘制程序...

matlab函数rand,randn,randi

例如，randi(10)将返回一个1到10之间的整数随机数，randi([5,10])将返回一个5到10之间的整数随机数。与rand和randn函数类似，randi函数也可以通过设置参数来生成多个随机数。例如，randi([1,10],3,4)将返回一个3行4...

r = y(1:length(x)*fs/fc);这句代码报错了，软件反应索引超出数组元素的数目

x = randi([0 1], 1, 1000); % 调制 fc = 10e6; % 载波频率 t = (0:length(x)-1) / fc; s = 2*x-1; % BPSK调制 y = s .* cos(2*pi*fc*t); % 采样 fs = 20*fc; % 采样频率 N = ceil(length(x) * fs / fc); % 采样...

1.试编写程序，仿真4PAM和4QAM调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。 (1）画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线； (2）程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道（产生高斯白噪声的程序）、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率； (3）在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率； (4）信噪比范围：4PAM(0dB-14dB),4QAM(0dB-14dB)，间隔是1dB;也可在 BER =106左右终止。 (5)信噪比计算 SNR =10log( Es /N0)=10log( REb /N0)。 注意调制解调不能运用MATLAB内置函数。注意标注中文注释。 注意检测方法使用多进制调制信号软输出检测。注意一定用MATLAB编写。

llr(abs(r-(x(k)+y(k)*1i))) = -(abs(r(abs(r-(x(k)+y(k)*1i)))-x(k)-y(k)*1i)/sigma)^2; end bits_hat = zeros(nbits, 1); for k = 1:nbits/4 d = r_hat(k); bits_hat(4*k-3) = (real(d)>0); bits_hat(4*k-2...

1．试编写程序，仿真4PAM和4QAM调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。(1）画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线；(2）程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道（产生高斯白噪声的程序）、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率；(3）在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率；(4）信噪比范围：4PAM(0dB-14dB),4QAM(0dB-14dB)，间隔是1dB;也可在 BER =106左右终止。(5)信噪比计算 SNR =10log( Es /N0)=10log( REb /N0)。注意调制不能运用MATLAB内置函数pammod和qammod。注意标注中文注释。注意检测方法使用多进制调制信号软输出检测。注意一定用MATLAB编写。

data = randi([0 1], 1, num_bits); % 将数据分组 if M == 4 group_data = reshape(data, 2, length(data)/2)'; else group_data = reshape(data, 3, length(data)/3)'; end % 映射到星座图上 if M == 4 x = (2...

请求的 1000000x2000000 (14901.2GB)数组超过预设的最大数组大小(7.8GB)。这可能会导致 MATLAB 无响应。 出错 untitled3_Fs (第 20 行) x = real(r).*cos(2*pi*Fs(i)*t) - imag(r).*sin(2*pi*Fs(i)*t);

n = 1/sqrt(2)*complex(randn(length(x), 1), randn(length(x), 1)); y = x + n; qam_demod = qamdemod(y.*cos(2*pi*Fs(i)*t(startIndex:endIndex)), M); [~, ber(i,k)] = biterr(data(startIndex:endIndex), ...

已知样本集((1，1 )T, −1) , ((-1，-1 )T, 1) , ((1,- 1)T, 1) , ((-1, 1)T, −1)，用感知器训练学习权值，用matlab编写代码

X = [1 1 -1 -1; 1 -1 1 -1]; Y = [-1 1 1 -1]; % 初始化权重和偏置 W = randn(1,2); b = randn(1); % 设置学习率和迭代次数 lr = 0.1; n = 10000; % 训练感知器 for i = 1:n % 随机选取一个样本 idx = randi...

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