一、实验目的
(1) 进一步熟悉信道容量的迭代算法。 (2) 学习如何将复杂的公式转化为程序。
(3) 掌握高级语言数值计算程序的设计和调试技术。 二、实验原理:
迭代算法计算信道容量的原理如图所示:
输入p(xi)p(0)(xi)
p(y/x)ji aiexpp(yj/xi)lnp(xi)p(yj/xi)j i Cn1,nln p(xi)aip(xi)1i
C2n1,nlnmaxai i
否 C1n1,nC2n1,n
是
CC1n1,n
结束
三、实验步骤
11. 初始化信源分布:pi=,循环变量k=1,门限△,C(0)=-;
rp(xi)aip(xi)aii (k)2. (k)pjiijpir
p(k)ipjii1sexp[k)jilog(ij]3. p(k1)pij1rs
exp[pk)jilog(ij]i1j1)rs4. C(k1log[exp(p(k)jilogij)]
i1j11)5. 若
C(kC(k)C(k1),则k=k+1,转第2步
6. 输出P*=Pk1ik1r和C,终止。
7. 。分别对两个矩阵 0.690.260.050.05 0.25 0.7 0.690.260.05 0.7
四、实验程序
clc;clear all;
N = input('输入信源符号X的个数N='); M = input('输出信源符号Y的个数M=');
p_yx=zeros(N,M); %程序设计需要信道矩阵初始化为零 fprintf('输入信道矩阵概率\\n') for i=1:N
for j=1:M
p_yx(i,j)=input('p_yx=');%输入信道矩阵概率 if p_yx(i)<0
error('不符合概率分布') end end end
for i=1:N %各行概率累加求和 s(i)=0; for j=1:M
s(i)=s(i)+p_yx(i,j); end end
for i=1:N %判断是否符合概率分布 if (s(i)<=0.999999||s(i)>=1.000001)
进行计算比较结果 error('不符合概率分布') end end
b=input('输入迭代精度:');%输入迭代精度 for i=1:N
p(i)=1.0/N; %取初始概率为均匀分布 end
for j=1:M %计算q(j) q(j)=0; for i=1:N
q(j)=q(j)+p(i)*p_yx(i,j); end
end
for i=1:N %计算a(i) d(i)=0; for j=1:M
if(p_yx(i,j)==0) d(i)=d(i)+0; else
d(i)=d(i)+p_yx(i,j)*log(p_yx(i,j)/q(j)); end end
a(i)=exp(d(i)); end u=0;
for i=1:N %计算u u=u+p(i)*a(i); end
IL=log2(u); %计算IL
IU=log2(max(a));%计算IU n=1;
while((IU-IL)>=b) %迭代计算 for i=1:N
p(i)=p(i)*a(i)/u; %重新赋值p(i) end
for j=1:M %计算q(j) q(j)=0; for i=1:N
q(j)=q(j)+p(i)*p_yx(i,j); end end
for i=1:N %计算a(i) d(i)=0; for j=1:M
if(p_yx(i,j)==0) d(i)=d(i)+0; else
d(i)=d(i)+p_yx(i,j)*log(p_yx(i,j)/q(j)); end end
a(i)=exp(d(i)); end u=0;
for i=1:N %计算u u=u+p(i)*a(i); end
IL=log2(u); %计算IL IU=log2(max(a));%计算IU n=n+1; end
fprintf('信道矩阵为:\\n'); disp(p_yx);
fprintf('迭代次数n=%d\\n',n);
fprintf('信道容量C=%f比特/符号',IL);
例一的运行结果:
输入信源符号X的个数N=2 输出信源符号Y的个数M=2
五、实验结果
对矩阵
0.690.260.05 进行运算后结果为 : 0.050.70.25
0.690.26而对矩阵 运算发生错误 0.050.7
六、分析讨论
利用迭代算法求信道容量试验中,我们可以看出,当信道矩阵符合概率分布,且其小数表示精度较高时,在判定门限合适的情况下,其计算的信道容量比较符合实际值;当其信道矩阵不符合概率分布,程序报错。或实验数据的小数表示不能满足实验精度要求时,所计算的信道容量将会出现较大误差。
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