真萌新自己做了一个matlab仿真,仿真结果的误码率很不理想,跟实际有很大出入,希望大佬帮我看看程序

clear all
EbNo=0:2:10;
EbNo_lin=10.^(EbNo/10);
M=8
graycode=[0 1 3 2 6 7 5 4];
m=3;

n=7;

k=3;

t=(n-k)/2;

N=1000;

msgj=randint(N,m);
msg=randint(N,k,2^m);

msg1=reshape(msgj.',log2(M),N*(m)/log2(M)).';
msg1_de=bi2de(msg1,'left-msb');

msg1=graycode(msg1_de+1);

msg1=pskmod(msg1,M);

Eb1=norm(msg1).^2/(N*(n-m));

msg0=gf(msg,m);

msg0=rsenc(msg0,n,k).';
msg0=de2bi(double(msg0.x),'left-msb');
y=bi2de(msg0,'left-msb');

msg2=graycode(y+1);
msg2=pskmod(msg2,M);
Eb2=norm(msg2).^2/(N*(m));
for indx=1:length(EbNo_lin)
indx
sigma1=sqrt(Eb1/(2*EbNo_lin(indx)));

rx1=msg1+sigma1*(randn(1,length(msg1))+j*randn(1,length(msg1)));

y1=pskdemod(rx1,M);

y1_de=graycode(y1+1);

[err ber1(indx)]=biterr(msg1_de.',y1_de,log2(M));

sigma2=sqrt(Eb2/(2*EbNo_lin(indx)));    
rx2=msg2+sigma2*(randn(1,length(msg2))+j*randn(1,length(msg2)));    %加入高斯白噪声   
y2=pskdemod(rx2,M);                     
y2=graycode(y2+1);                      
y2=reshape(y2,n,N).';
dec_x=rsdec(gf(y2,3),n,k);
[err ber2(indx)]=biterr(msg,double(dec_x.x),m);        

end
semilogy(EbNo,ber1,'-ko',EbNo,ber2,'-k*');
legend('未编码','RC(7,3)编码')
title('未编码和RC(7.3)编码的8PSK在AWGN下的性能')
xlabel('Eb/No');ylabel('误比特率')
y=reshape(y,n,N).';

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这段代码中怎么加入求误码率和噪声信道下的误码率比较图
clc; clear close all; M=64; k=log2(M); n=120000; samp=1; %snr=0:1:14; x=randint(n,1); stem(x(1:50),'filled'); title('二进制随机比特流'); xlabel('比特序列'); ylabel('信号幅度'); x6=reshape(x,k,length(x)/k); xsym=bi2de(x6.','left-msb'); figure; stem(xsym(1:50)); title('16进制随机信号'); xlabel('信号序列'); ylabel('信号幅度'); y=modulate(modem.qammod(M),xsym); scatterplot(y); text(real(y)+0.1,imag(y),dec2bin(xsym));%? axis([-8 8 -8 8]); snr=15+10*log10(k)-10*log10(samp); %snrtem=10.^(snr/10); %pn=1./snrtem; %sigma=sqrt(pn); yn=awgn(y,snr,'measured'); h=scatterplot(yn,samp,0,'b.'); hold on; scatterplot(y,1,0,'k+',h);% H must be a valid handle to a figure % that was previously generated by SCATTERPLOT. Default for H is [], which % causes SCATTERPLOT to create a new figure. title('接收信号星座图'); legend('含噪声接收信号','不含噪声信号'); axis([-8 8 -8 8]); hold on; %eyediagram(yn,2); yd=demodulate(modem.qamdemod(M),yn); z=de2bi(yd,'left-msb'); z=reshape(z.',numel(z),1); [nuber_of_errors,bit_error_rate]=biterr(x,z) semilogy(snr,bit_error_rate,'ro');
跪求无线中继误码率的C++编程
自己编了很久结果还是错的,误码率都是大于0.5 比如说我采用32-QAM调制,固定AF协议,以下是我编写的程序: for (i = 0; i < T; i++) { for (j = 0; j < T; j++) { H1[i][j] = complex<double>(H1_re[i][j], H1_im[i][j]); }//服从(0,1)分布 } for (i = 0; i < T; i++) { for (j = 0; j < T; j++) { H2[i][j] = complex<double>(H2_re[i][j], H2_im[i][j]); }//服从(0,1)分布 } for (i = 0; i < T; i++) { for (j = 0; j < 1; j++) { Y1[i][j] = complex<double>(receive_re[i], receive_im[i]); } } //cout<<Y<<endl; for (i = 0; i < T; i++) { N[0][0] = complex<double>(0.707*sqrt(sigma_2)*noise_re[i], 0.707*sqrt(sigma_2)*noise_im[i]); }//服从(0,sigma_2)分布 G = 1 / double(sqrt(abs(H1[0][0])*abs(H1[0][0]) + sigma_2)); //cout << G << endl; //cout << H1 << endl; //cout << H2 << endl; Y2 = G*Y1[0][0]; //cout << Y2 << endl; //cout << Y1 << endl; Y3 = H2*Y2 + N; //cout <<Y3<< endl; //cout << Y2 << endl; //cout << N << endl; //cout << h2_re[0] << endl; for(j=0;j<M;j++) { S = complex<double>(s_re[j], s_im[j]); distance[j] = norm(Y3- H1[0][0]*H2[0][0]*G*S); } //cout << h1_re[0] << endl; //cout << y3_re1[0] << endl; //cout << G << endl; //cout <<distance[0] << endl; //cout <<s_re[0] << endl; //cout <<s_im[0] << endl; index=0; min_dis=distance[0]; for(j=0;j<M;j++) { if(j>0 && distance[j]<distance[index]) { index=j; } } for(int d=0;d<L;d++) { x_msg_hat[d] = B[index][d]; } //cout << x_msg_hat[0] << endl; ``` ``` 其中G是放大因子,distance是求其最小汉明距离,采用的是硬判决译码。求大神帮忙看看,或者大神帮我编写无线中继误码率的C++程序,跪求啊!如果可以的话,可不可以把DF协议的程序也编出来~~DF的我也编了,误码率也是大于0.5,要崩溃了
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CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
2020年1月17日,国家统计局发布了2019年国民经济报告,报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏,但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题:老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧! 更多有趣分析教程,扫描下方二维码关注vx公号「裸睡的猪」 即可查看! 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日,国家统计局发布
web前端javascript+jquery知识点总结
Javascript javascript 在前端网页中占有非常重要的地位,可以用于验证表单,制作特效等功能,它是一种描述语言,也是一种基于对象(Object)和事件驱动并具有安全性的脚本语言 ,语法同java类似,是一种解释性语言,边执行边解释。 JavaScript的组成: ECMAScipt 用于描述: 语法,变量和数据类型,运算符,逻辑控制语句,关键字保留字,对象。 浏览器对象模型(Br
Qt实践录:开篇
本系列文章介绍笔者的Qt实践之路。
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ......
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。   再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。   下文是原回答,希望能对你能有所启发。   如果我说,这个世界上人真的分三六九等,
为什么听过很多道理,依然过不好这一生?
记录学习笔记是一个重要的习惯,不希望学习过的东西成为过眼云烟。做总结的同时也是一次复盘思考的过程。 本文是根据阅读得到 App上《万维钢·精英日课》部分文章后所做的一点笔记和思考。学习是一个系统的过程,思维模型的建立需要相对完整的学习和思考过程。以下观点是在碎片化阅读后总结的一点心得总结。
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计
一条链接即可让黑客跟踪你的位置! | Seeker工具使用
搬运自:冰崖的部落阁(icecliffsnet) 严正声明:本文仅限于技术讨论,严禁用于其他用途。 请遵守相对应法律规则,禁止用作违法途径,出事后果自负! 上次写的防社工文章里边提到的gps定位信息(如何防止自己被社工或人肉) 除了主动收集他人位置信息以外,我们还可以进行被动收集 (没有技术含量) Seeker作为一款高精度地理位置跟踪工具,同时也是社交工程学(社会工程学)爱好者...
作为程序员的我,大学四年一直自学,全靠这些实用工具和学习网站!
我本人因为高中沉迷于爱情,导致学业荒废,后来高考,毫无疑问进入了一所普普通通的大学,实在惭愧...... 我又是那么好强,现在学历不行,没办法改变的事情了,所以,进入大学开始,我就下定决心,一定要让自己掌握更多的技能,尤其选择了计算机这个行业,一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后,我就认清了一个现实:我这个大学的整体教学质量和学习风气,真的一言难尽,懂的人自然知道怎么回事? 怎么办?我该如何更好的提升
前端JS初级面试题二 (。•ˇ‸ˇ•。)老铁们!快来瞧瞧自己都会了么
1. 传统事件绑定和符合W3C标准的事件绑定有什么区别? 传统事件绑定 &lt;div onclick=""&gt;123&lt;/div&gt; div1.onclick = function(){}; &lt;button onmouseover=""&gt;&lt;/button&gt; 注意: 如果给同一个元素绑定了两次或多次相同类型的事件,那么后面的绑定会覆盖前面的绑定 (不支持DOM事...
Python学习笔记(语法篇)
本篇博客大部分内容摘自埃里克·马瑟斯所著的《Python编程:从入门到实战》(入门类书籍),采用举例的方式进行知识点提要 关于Python学习书籍推荐文章 《学习Python必备的8本书》 Python语法特点: 通过缩进进行语句组织 不需要变量或参数的声明 冒号 1 变量和简单数据结构 1.1 变量命名 只能包含字母、数字和下划线,且不能以数字打头。 1.2 字符串 在Python中,用引号...
[Pyhon疫情大数据分析] 一.腾讯实时数据爬取、Matplotlib和Seaborn可视化分析全国各地区、某省各城市、新增趋势
思来想去,虽然很忙,但还是挤时间针对这次肺炎疫情写个Python大数据分析系列博客,包括网络爬虫、可视化分析、GIS地图显示、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。第一篇文章将分享腾讯疫情实时数据抓取,获取全国各地和贵州省各地区的实时数据,并将数据存储至本地,最后调用Maplotlib和Seaborn绘制中国各地区、贵州省各城市、新增人数的图形。希望这篇可视化分析文章对您有所帮助!
小白也会用的情人节表白神器
鉴于情人节女朋友总说直男,上网找了个模板,改了一下,发现效果还不错。然后又录了一个视频,发现凑合,能用。现在免费分享给程序员,去表白去吧。​​​​​​。当然比较low因为考研没时间优化,懒着优化了。 先看一下效果吧:页面太多了,这里我只放几个页面里面有音乐,还凑合不是太单调。 所有页面最后的合成效果: 接下来教大家如何使用: 新建文件夹:love 然后建立这几个...
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