这个帖子最后由wuchen160在2019-5-21 22:09编辑
当第一次接触matlab程序并绘制流程图时，不知道该如何根据该程序绘制流程图。 特别是在这个程序中使用了很多for循环，很迷茫……想向大人物请教
%MRC_scheme.m
%接收分集-MRC
clear，clf
L_frame=130；
N_packet=4000； 0个编码后符号，模拟4000组
b=4； 如果将%设置为1/2/3/4，则表示支持BPSK/QPSK/8PSK/16-QAM
SNRdBs=[0:2:20]；
SQ2=sqrt(2；
for iter=1:3
if iter==1
NT=1； 0
NR=1； %SISO
gs='-kx '；
elseif iter==2
NT=1；
NR=2； % 1发2收到
gs='-^ '；
else
NT=1；
NR=4； % 1发4收到
gs='-ro '；
结束
sq_nt=sqrt(nt；
forI_SNR=1:length(SNRDBS ) )。
SNRdb=SNRDBS(I_SNR )；
sigma=sqrt(0.5/) 10 ^ (SNR db/10 ) )； %动人毛衣分布参数，杂色标准差
for i_packet=1:N_packet
symbol_data=randiNT(l_frame*b，nt )； %将生成L_frame*b行NT列二进制信息
[temp，sym_tab，p]=modulator(symbol_data.'，b )； %调制
X=temp.'； %X是调制后的序列(L_frame行第1列) )
HR=(Randn(L_Frame，NR ) j * randn (l _ frame，NR ) )/sq2； %感动的毛衣频道衰减系数
h=reshape(HR，L_frame，NR )； 重置%HR矩阵(L_frame行NR列) ) ) ) )。
HABS=sum(ABS(h ).^ 2，2 )；
Z=0；
for i=1:NR
R(:I )=sum(h65:I ).*X，2 )/sq_NT .
Sigma*(Randn(L_Frame，1 ) J*Randn ) L_Frame，1 )； %感动的毛衣频道和高斯白噪声
z=zr(:I ).*conj ) h ) :I )； %MRC合并，合并系数为conj(h ) :I ) )
结束
for m=1:P %最大似然解码
dl(3360，m )=ABS(sum(z，2 )-sym_tab(m ).^2 .
(-1sum(habs，2 ) ) ABS ) sym_tab ) m ) ) 2；
结束
[y1，I1]=min(dl，[]，2 )；
xd=sym_tab(I1 ).'；
temp1=X0；
temp2=Xd0；
noeb_p(I_packet )=sum ) sum ) temp1)=temp2)； %累积错误位
结束
ber(ITER，i_SNR )=sum(noeb_p )/)/(N_packet*L_frame*b )； %计算误比特率
结束
SemiLogy(SNRDBS，ber(ITER， )，gs )，hold on
axis([SNRDBS(1end ) ]0.5*10^(-4 )1E0 ) ) )。
结束
标题(berperfoemancdeofmrcscheme ) )。
xlabel(SNR[db] )、ylabel )和(ber ) )。
栅格on，set(GCA，' fontsize '，9 ) )。
legend(Siso )、) MRC ) tx:1、Rx:2 )、) MRC ) tx:1、Rx:4 )