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我正在尝试在numpy中转换一个matlab代码来计算误码率一段代码对我来说是个问题这是我想转换的matlab代码

SNR=6:22;
display(SNR)
display(length(SNR))
BER=zeros(1,length(SNR));

display(BER)
display(length(BER))
Es=10;


for ii=1:length(SNR)
   variance=Es*10^(-SNR(ii)/10);
   std_dev=sqrt(variance/2);
   noise=(randn(1,length(S))+sqrt(-1)*randn(1,length(S)))*std_dev;
   S_noisy=S+noise;


end
display(variance)

python代码SNR=arange(6,23,1)

BER=zeros(len(SNR))  
print(BER)
Es=10


for ii in arange(0,len(SNR)):

   variance=Es*10**(-SNR[ii]/10)
   std_dev=cmath.sqrt(variance/2)
   noise=(np.random.randn(len(S))+cmath.sqrt(-1)*np.random.randn(len(S))) *std_dev
   S_noisy=S+noise

  print(variance)

在 python 中方差的答案应该是 0.063 bt 它提供 0.01 plzz 帮助

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1 回答 1

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SNR 是 dtype 的int32默认值。在 Python2 中将 an除以intanint会给你一个int（或引发 a ZeroDivisionError）。所以

SNR[ii]/10

给你错误的结果：

In [15]: SNR
Out[15]: array([ 6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22])

In [16]: SNR/10
Out[16]: array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2])

要修复，要么放

from __future__ import division

在 python 代码的开头（在 import 语句之前），或者使用

variance = Es*10**(-SNR[ii]/10.0)

通过此更改，最终结果是0.063095734448.

注意：在 Python3 中，int除以int默认返回一个浮点数。

为了在使用 NumPy 时获得更好的性能，您需要尽可能将 Python 循环替换为对整个 NumPy 数组的操作。你的代码会这样写：

import numpy as np
SNR = np.arange(6, 23)
BER = np.zeros(len(SNR))
print(BER)
Es = 10

variance = Es * 10 ** (-SNR / 10.0)
std_dev = np.sqrt(variance / 2)
noise = (np.random.randn(len(SNR)) + 1j * np.random.randn(len(SNR))) * std_dev
S_noisy = SNR + noise
print(variance[-1])
于 2013-07-21T11:57:54.110 回答