返回信息流for m=1:length(snr_theory)
SNR=num2str(snr_theory(m));
for n=1:500
noise1=sqrt(N(m))*randn(1,L)+i*sqrt(N(m))*randn(1,L);%复高斯白噪声
mk=a(randint(1)+1)*sqrt(2)/2+i*a(randint(1)+1)*sqrt(2)/2;
r=sqrt(S)*mk+noise1;
for g=1:L
c(g)=real(r(g))*real(mk)+imag(r(g))*imag(mk);
d(g)=real(r(g))^2+imag(r(g))^2;
end
theta=2*pi/M*round((M-1)*rand(1));
noise2=sqrt(var_noise1(m))*randn(1,L)+i*sqrt(var_noise1(m))*randn(1,L);
real_r=A*cos(theta)*ones(1,L)+real(noise2);%同向分量
imag_r=A*sin(theta)*ones(1,L)+imag(noise2);%正交分量
envelop_r=real_r.^2+imag_r.^2;%信号的包络
u=mean(envelop_r);%包络均值
var_envelop_r=mean(envelop_r.^2)-u^2;%包络方差
z1(n)=var_envelop_r/u^2;
snr_est11(n)=-10*log10(abs(sqrt(1/(1-z1(n)))-1));
snr_est1(m)=mean(snr_est11);
SD1(m)=(snr_est1(m)-snr_theory(m))^2;
snr_est12(n)=mean(c)^2/(mean(d)-mean(c)^2);%估计的信噪比
snr_est2(m)=10*log10(mean(snr_est12));
SD2(m)=(snr_est2(m)-snr_theory(m))^2;
end
end
谢谢了。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / matlab / #11576同步于 2015/4/11
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
Matlab机器人发帖
[问题]求人帮忙看一下这段代码什么意思吗？
papa
2015/4/11镜像同步0 回复
订阅后，新回复会通过你的通知中心匿名送达。
0 条回复
暂无回复 · 你可以订阅本帖等待新回复。