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  • java中lengthlength()的区别

    万次阅读 多人点赞 2017-10-07 18:27:46
    在javaString类可以定义字符串变量和字符串数组,length()用于求String字符串对象的长度,而length用于求String字符串数组的长度。  length()是求String字符串对象字符的个数,而length是求字符串数组有多少...
      在java中String类可以定义字符串变量和字符串数组,length()用于求String字符串对象的长度,而length用
      于求String字符串数组的长度。
      length()是求String字符串对象中字符的个数,而length是求字符串数组中有多少个字符串。
      他们的用法为:
     
       此代码输出结果为  7  4.
      如果想求s2[0]字符串的长度代码可写:t2 = s2[0].length()    即可,即melon的长度,若输出t2的结果则为5.
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  • java中length()和length什么区别

    千次阅读 2018-03-02 17:31:39
    length是属性,一般用来说明数组的长度length()是方法,针对字符串String说的,用来求字符串长度 此代码输出结果为 7 4. 如果想求s2[0]字符串的长度代码可写:t2 = s2[0].length() 即可,即melon的长度,若输出...

    length是属性,一般用来说明数组的长度

    length()是方法,针对字符串String说的,用来求字符串长度

       此代码输出结果为  7  4.
      如果想求s2[0]字符串的长度代码可写:t2 = s2[0].length()    即可,即melon的长度,若输出t2的结果则为5.

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  • length-1是什么意思

    千次阅读 2020-01-15 00:39:35
  • OFDM调制matlab仿真详细代码

    万次阅读 多人点赞 2019-12-04 11:31:09
    MATLAB仿真代码 % ================================================== % 作者: 肆拾伍 % 时间:11/30 2019 % 版本:V3 % =================OFDM仿真参数说明:================ % % 子载波数 carrier_count ---...

    MATLAB仿真代码

    % ==================================================
    % 作者: 肆拾伍
    % 时间:11/30 2019
    % 版本:V3
    % =================OFDM仿真参数说明:================
    % 
    % 子载波数 carrier_count     ---200
    % 总符号数 symbol_count      ---100
    % IFFT长度 ifft_length       ---512
    % 循环前缀 CP_length         ---512/4=128
    % 循环后缀 CS_length         ---20
    % 升余弦窗系数 alpha         ---7/32
    % 调制方式                   QAM16、QPSK 可选
    % 多径幅度 mult_path_am      ---[1 0.2 0.1] 
    % 多径时延 mutt_path_time    ---[0 20 50]
    % ====================仿真过程=======================
    % 产生0-1随机序列 => 串并转换 => 映射 => 取共轭、过采样
    % => IFFT => 加循环前缀和后缀 => 加窗 => 并串转换 => 
    % 多径信道 =>  加AWGN => 串并转换 => 去前缀 => FFT =>
    % 下采样 =>  解映射 => 求误码率 
    % ==================================================
    clear all;
    close all;
    carrier_count = 200; % 子载波数
    symbol_count = 100;
    ifft_length = 512;
    CP_length = 128;
    CS_length = 20;
    rate = [];
    SNR =20;
    bit_per_symbol = 4; % 调制方式决定
    alpha = 1.5/32;
    % ================产生随机序列=======================
    bit_length = carrier_count*symbol_count*bit_per_symbol;
    bit_sequence = round(rand(1,bit_length))'; % 列向量
    % ================子载波调制方式1========================
    % 1-28置零 29-228有效 229-285置零 286-485共轭 486-512置零
    carrier_position = 29:228;
    conj_position = 485:-1:286;
    bit_moded = qammod(bit_sequence,16,'InputType','bit');
    figure('position',[0 0 400 400],'menubar','none');
    scatter(real(bit_moded),imag(bit_moded));
    title('调制后的散点图');
    grid on;
    % ===================IFFT===========================
    % =================串并转换==========================
    ifft_position = zeros(ifft_length,symbol_count);
    bit_moded = reshape(bit_moded,carrier_count,symbol_count);
    figure('position',[400 0 400 400],'menubar','none');
    stem(abs(bit_moded(:,1)));
    grid on;
    ifft_position(carrier_position,:)=bit_moded(:,:);
    ifft_position(conj_position,:)=conj(bit_moded(:,:));
    signal_time = ifft(ifft_position,ifft_length);
    figure('position',[0 400 400 400],'menubar','none');
    subplot(3,1,1)
    plot(signal_time(:,1),'b');
    title('原始单个OFDM符号');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    % ==================加循环前缀和后缀==================
    signal_time_C = [signal_time(end-CP_length+1:end,:);signal_time];
    signal_time_C = [signal_time_C; signal_time_C(1:CS_length,:)];
    subplot(3,1,2); % 单个完整符号为512+128+20=660
    plot(signal_time_C(:,1));
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    title('加CP和CS的单个OFDM符号');
    % =======================加窗========================
    signal_window = zeros(size(signal_time_C));
    % 通过矩阵点乘
    signal_window = signal_time_C.*repmat(rcoswindow(alpha,size(signal_time_C,1)),1,symbol_count);
    subplot(3,1,3)
    plot(signal_window(:,1))
    title('加窗后的单个OFDM符号')
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    % ===================发送信号,多径信道====================
    signal_Tx = reshape(signal_window,1,[]); % 变成时域一个完整信号,待传输
    signal_origin = reshape(signal_time_C,1,[]); % 未加窗完整信号
    mult_path_am = [1 0.2 0.1]; %  多径幅度
    mutt_path_time = [0 20 50]; % 多径时延
    windowed_Tx = zeros(size(signal_Tx));
    path2 = 0.2*[zeros(1,20) signal_Tx(1:end-20) ];
    path3 = 0.1*[zeros(1,50) signal_Tx(1:end-50) ];
    signal_Tx_mult = signal_Tx + path2 + path3; % 多径信号
    figure('menubar','none')
    subplot(2,1,1)
    plot(signal_Tx_mult)
    title('多径下OFDM信号')
    xlabel('Time/samples')
    ylabel('Amplitude')
    subplot(2,1,2)
    plot(signal_Tx)
    title('单径下OFDM信号')
    xlabel('Time/samples')
    ylabel('Amplitude')
    % =====================发送信号频谱========================
    % ====================未加窗信号频谱=======================
    % 每个符号求频谱再平均,功率取对数
    figure % 归一化
    orgin_aver_power = 20*log10(mean(abs(fft(signal_time_C'))));
    subplot(2,1,1)
    plot((1:length(orgin_aver_power))/length(orgin_aver_power),orgin_aver_power)
    hold on
    plot(0:1/length(orgin_aver_power):1 ,-35,'rd')
    hold off
    axis([0 1 -40 max(orgin_aver_power)])
    grid on
    title('未加窗信号频谱')
    % ====================加窗信号频谱=========================
    orgin_aver_power = 20*log10(mean(abs(fft(signal_window'))));
    subplot(2,1,2)
    plot((1:length(orgin_aver_power))/length(orgin_aver_power),orgin_aver_power)
    hold on
    plot(0:1/length(orgin_aver_power):1 ,-35,'rd')
    hold off
    axis([0 1 -40 max(orgin_aver_power)])
    grid on
    title('加窗信号频谱')
    % ========================加AWGN==========================
    signal_power_sig = var(signal_Tx); % 单径发送信号功率
    signal_power_mut = var(signal_Tx_mult); % 多径发送信号功率
    SNR_linear = 10^(SNR/10);
    noise_power_mut = signal_power_mut/SNR_linear;
    noise_power_sig = signal_power_sig/SNR_linear;
    noise_sig = randn(size(signal_Tx))*sqrt(noise_power_sig);
    noise_mut = randn(size(signal_Tx_mult))*sqrt(noise_power_mut);
    % noise_sig=0;
    % noise_mut=0;
    Rx_data_sig = signal_Tx+noise_sig;
    Rx_data_mut = signal_Tx_mult+noise_mut;
    % =======================串并转换==========================
    Rx_data_mut = reshape(Rx_data_mut,ifft_length+CS_length+CP_length,[]);
    Rx_data_sig = reshape(Rx_data_sig,ifft_length+CS_length+CP_length,[]);
    % ====================去循环前缀和后缀======================
    Rx_data_sig(1:CP_length,:) = [];
    Rx_data_sig(end-CS_length+1:end,:) = [];
    Rx_data_mut(1:CP_length,:) = [];
    Rx_data_mut(end-CS_length+1:end,:) = [];
    % =========================FFT=============================
    fft_sig = fft(Rx_data_sig);
    fft_mut = fft(Rx_data_mut);
    % =========================降采样===========================
    data_sig = fft_sig(carrier_position,:);
    data_mut = fft_mut(carrier_position,:);
    figure
    scatter(real(reshape(data_sig,1,[])),imag(reshape(data_sig,1,[])),'.')
    grid on;
    figure
    scatter(real(reshape(data_mut,1,[])),imag(reshape(data_mut,1,[])),'.')
    grid on;
    % =========================逆映射===========================
    bit_demod_sig = reshape(qamdemod(data_sig,16,'OutputType','bit'),[],1);
    bit_demod_mut = reshape(qamdemod(data_mut,16,'OutputType','bit'),[],1);
    % =========================误码率===========================
    error_bit_sig = sum(bit_demod_sig~=bit_sequence);
    error_bit_mut = sum(bit_demod_mut~=bit_sequence);
    error_rate_sig = error_bit_sig/bit_length;
    error_rate_mut = error_bit_mut/bit_length;
    rate = [rate; error_rate_sig error_rate_mut]
    % ==========================================================
    % ==========================================================
    function window=rcoswindow(alpha,bit_length)
        warning off;
        window = zeros(1,bit_length/2);
        t = 1:bit_length/2;
        T = bit_length/(2*(1+alpha));
        window(t) = 0.5*(1 - sin(pi/(2*alpha*T)*(t-T)));
        window(1:(1-alpha)*T) = 1;
        window=[fliplr(window) window]';
    end
    

    直接运行代码可以得到下面的结果
    在这里插入图片描述

    自己加个循环就可以得到误码率和信噪比的曲线了
    在这里插入图片描述

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