Подходящая кривая, чтобы не сглаживать эмпирические данные о BER
соответствует кривой к эмпирическим данным о BER, fitber
= berfit(empEbNo
,empber
)empber
, и возвращает вектор из подходящих точек BER. Значения в empber
и fitber
соответствуйте эмпирической энергии на бит к шумовой степени спектральное отношение плотности (E b/N0) значения, данные empEbNo
. Для общего описания неограниченной нелинейной оптимизации см. [1].
Примечание
berfit
функция предназначается для аппроксимирования кривыми или интерполяции (не экстраполяция). Экстраполирование данных о BER вне порядка величины ниже наименьшего эмпирического значения BER по сути ненадежно.
berfit(___)
отображает эмпирические и подходящие данные о BER на графике.
berfit(
отображает эмпирические и подходящие данные о BER на графике из всех возможных настроек empEbNo
,empber
,fitEbNo
,options
,'all')fittype
это допустимо. Если вы не хотите заменять опции по умолчанию для оптимизации, задайте options
как [].
Примечание
Чтобы быть допустимой, подгонка должна соответствовать этим критериям, в противном случае она отклоняется.
с действительным знаком
монотонно уменьшение
больше, чем или равный 0 и меньше чем или равный 1
berfit
функционируйте соответствует данным о BER с помощью неограниченной нелинейной оптимизации через fminsearch
функция. Эта таблица приводит функции закрытой формы это berfit
рассматривает на основе значения fittype
входной параметр. Эти функции опытным путем искались, чтобы обеспечить плотные прилегания в большом разнообразии ситуаций, включая экспоненциальное затухание BERs, линейно варьируясь BERs и кривые BER с этажами коэффициента ошибок. В функциональных выражениях x является линейным значением E b/N0 (не значение дБ), и f(x) является предполагаемым BER.
fittype Значение | Функциональное выражение |
---|---|
'exp' |
|
'exp+const' |
|
'polyRatio' |
|
'doubleExp+const' |
|
Функция квадратичной невязки суммы это fminsearch
попытки минимизировать
Подходящие точки BER являются значениями в выходе fitber
, и сумма по точкам E b/N0, данным во входе empEbNo
. Чтобы избежать областей высокого BER, доминирующих над целевой функцией, уравнение суммы в квадрате использует журнал значений BER, а не самих значений BER.
[1] Chapra, Стивен К. и Рэймонд П. Кэнэйл. Численные методы для инженеров. Четвертый выпуск. Нью-Йорк, McGraw-Hill, 2002.