已经有一个matlab代码 如何得到它的结果误差率并绘制误差曲线
时间: 2024-02-01 10:15:55 浏览: 137
要得到matlab代码的结果误差率并绘制误差曲线,可以按照以下步骤进行:
1. 运行matlab代码并得到结果。
2. 确定实际值或标准值,如果没有标准值,则需要准备一组已知的真实值。
3. 计算误差率,可以使用以下公式:
误差率 = |测量值-真实值|/真实值 * 100%
4. 将误差率存储在一个向量中。
5. 绘制误差曲线,可以使用matlab的plot函数或者其他绘图函数。
以下是一个简单的示例代码,演示如何计算误差率并绘制误差曲线:
```matlab
% 运行matlab代码并得到结果
result = myFunction(input);
% 确定实际值或标准值
trueValue = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0];
% 计算误差率
error = abs(result - trueValue)./trueValue * 100;
% 绘制误差曲线
plot(error);
xlabel('数据点');
ylabel('误差率(%)');
title('误差曲线');
```
这段代码假设myFunction是你要测试的函数,它接受一个输入参数并返回一个向量。在这个例子中,trueValue是我们提前准备好的标准值,我们使用这些值来计算误差率。最后,我们使用plot函数绘制误差曲线,横轴是数据点,纵轴是误差率。
相关问题
我需要一个代码:用MATLAB训练一个transformer模型来做六类图像分类并绘制误差曲线
好的,下面是一个用MATLAB实现的Transformer模型来进行图像分类的示例代码:
```matlab
% 导入数据
imds = imageDatastore('data_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
% 创建Transformers模型
numHeads = 8;
dModel = 64;
dff = 256;
numLayers = 6;
seqLength = 49;
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
layers = [
imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
transformEncoderLayer(numHeads,dModel,dff,'SequenceLength',seqLength,'Name','transformerEncoder')
flattenLayer('Name','flatten')
fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
softmaxLayer('Name','softmax')
classificationLayer('Name','classification')];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',50, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',imdsValidation, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
% 绘制误差曲线
figure;
plot(net.LearnRateSchedule);
title('Learning Rate Schedule');
xlabel('Iteration');
ylabel('Learning Rate');
grid on;
figure;
plot(net.TrainRMSE,'-o');
hold on
plot(net.ValidationRMSE,'-o');
legend({'Training RMSE','Validation RMSE'},'Location','northwest');
xlabel('Epoch');
ylabel('RMSE');
title('Training and Validation RMSE');
grid on;
figure;
plot(net.TrainClassificationLoss,'-o');
hold on
plot(net.ValidationClassificationLoss,'-o');
legend({'Training Classification Loss','Validation Classification Loss'},'Location','northwest');
xlabel('Epoch');
ylabel('Classification Loss');
title('Training and Validation Classification Loss');
grid on;
```
在这个示例中,我们使用了一个包含6个Transformer层的模型来进行图像分类。训练选项使用了Adam优化器和最大训练轮数为50。
绘制的三个误差曲线分别是学习率曲线、训练和验证RMSE曲线以及训练和验证分类损失曲线。
请注意,该示例代码是基于MATLAB的深度学习工具箱的,需要安装该工具箱才能运行。此外,需要将数据文件夹的路径替换为实际数据文件夹的路径。
matlab实现2PSK调制误码率曲线绘制
### 实现2PSK调制并绘制BER曲线
在MATLAB中实现2PSK(二相移键控)调制并通过仿真获得误码率(BER)曲线的过程涉及多个步骤,包括信号生成、加性高斯白噪声(AWGN)信道模拟以及误码统计。以下是完整的理论基础和代码实现。
#### 1. 理论基础
2PSK是一种数字调制方式,在这种调制方法中,载波的相位由输入比特流决定。通常情况下,0对应于0°相位,而1对应于180°相位。为了评估其性能,可以通过向传输链路引入AWGN来观察接收端解调后的误码情况,并利用`biterr`函数计算误码率[^2]。
#### 2. MATLAB代码实现
以下是一个用于实现2PSK调制及其BER仿真的完整MATLAB脚本:
```matlab
% 参数设定
EbNoVec = 0:2:12; % Eb/No范围 (dB)
numBitsPerSymbol = log2(2); % 每个符号对应的比特数
snrRangeLinear = db2pow(EbNoVec) * numBitsPerSymbol;
% 初始化变量
berEst = zeros(size(EbNoVec));
numErrors = zeros(size(EbNoVec));
for i = 1:length(EbNoVec)
% 数据生成
dataIn = randi([0, 1], 1e5, 1); % 随机生成比特序列
% 调制
modSignal = pskmod(dataIn, 2, pi);
% 添加噪声
noiseVar = 1 / snrRangeLinear(i);
noisySig = awgn(modSignal, EbNoVec(i), 'measured');
% 解调
demodDataOut = pskdemod(noisySig, 2, pi);
% 计算误码数量及误码率
[numErrors(i), berEst(i)] = biterr(dataIn, demodDataOut);
end
% 绘制BER曲线
semilogy(EbNoVec, berEst, '-o', EbNoVec, berawgn(EbNoVec,'psk',2,'nondiff'), '--')
xlabel('E_b/N_0 (dB)')
ylabel('Bit Error Rate')
legend('Simulation Result','Theoretical Curve','Location','best')
grid on;
title('2PSK BER Performance over AWGN Channel');
```
此代码片段实现了如下功能:
- **数据生成**:随机生成一系列比特作为待发送的数据。
- **调制过程**:采用`pskmod`函数完成2PSK调制操作。
- **信道建模**:通过`awgn`函数加入指定功率谱密度的高斯白噪声。
- **解调处理**:运用`pskdemod`恢复原始信息。
- **误差分析**:借助`biterr`量化实际发生的误码数目与比例[^2]。
#### 3. 结果解释
运行上述代码后会得到一张图表展示不同SNR条件下实验所得BER数值同理论预测值之间的对比关系。这有助于直观理解两者吻合程度以及可能存在的偏差原因。
---
阅读全文
相关推荐















