cvx_begin variable u2(181,1) minimize( norm(u2,1)) subject to S=W12*(y-sigm_n*I(:))-Q*u2; % S=y-G*Bthita*u2-sigm_n*I(:);10 norm(S) <=beita ; cvx_end

这段代码使用了cvx库来进行凸优化问题的求解。下面对代码进行解释：

- `cvx_begin` 和 `cvx_end`：这两个语句用于指定优化问题的开始和结束。

- `variable u2(181,1)`：定义了一个变量 `u2`，它是一个181行1列的向量。该变量是我们要求解的优化问题的变量。

- `minimize( norm(u2,1) )`：定义了优化问题的目标函数，即最小化 `u2` 的 L1范数。L1范数是指向量中所有元素的绝对值之和。

- `subject to`：以下是约束条件的定义。

- `S=W12*(y-sigm_n*I(:))-Q*u2`：这是一个等式约束条件，其中 `W12`、`y`、`sigm_n`、`I`、`Q` 都是已知的矩阵或向量。这个等式表示了 `S` 的计算方式。

- `norm(S) <= beita`：这是一个不等式约束条件，表示 `S` 的 L2范数不大于 `beita`。L2范数是指向量的平方和再开方。

最后，通过 `cvx_end` 完成了优化问题的求解。

综上所述，这段代码使用cvx库定义了一个凸优化问题，目标是最小化变量 `u2` 的 L1范数，并且满足给定的等式约束和不等式约束。