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维特比译码的Matlab代码,简称为Viterbi。

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简介:
该项目旨在开发用于维特比解码以及路径度量错误检测和校正的MATLAB代码。具体任务包括编写针对卷积(2、1、9)解码,并处理g1=110111和g2=111011这两个输入数据的代码。该代码将利用维特比算法,并对可能出现的百分比错误进行分析和校正。为了实现这一目标,首先选择一个4位数据字(即 1101)作为卷积编码器的输入,并由此生成相应的代码字,该代码字长度为8位。随后,算法详细地列出了所有可能的单位错误(包含8种可能性)、双位错误(包含28种可能性)以及三位错误的全部情况(包含56种可能性)。接着,对于每个解码结果码字,都将采用维特比算法进行解码,并选择具有最小路径度量的那个数据字作为输出。最后,将解码后的输出数据字与原始的正确数据字进行对比。如果计算出的路径度量不为零且解码结果与正确数据字完全一致,则表明存在错误并成功进行了校正。然而,如果计算出的路径度量不为零但解码结果与正确数据字不一致,则意味着检测到了错误但未能对其进行纠正。如果计算出的路径度量为零且解码结果与正确数据字完全一致,则表明没有发生错误。

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客服
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  • Matlab-算法
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    本资源提供了一套详细的Matlab代码实现,用于演示和实践经典的维特บ算法。通过该代码,学习者可以深入理解并掌握维特比译码的核心原理及其应用技巧。 维特比解码MATLAB代码使用维特比算法进行错误检测与纠正的任务是编写用于生成多项式g1=110111和g2=111011的卷积(2、1、9)编码器的解码程序,并通过路径度量分析来评估其在百分比错误检测和校正中的表现。具体而言,选择一个4位数据字“1101”作为输入,生成相应的8比特代码字。 接下来,在所有可能的一位错误(共八种情况)、两位错误(二十八种组合)及三位错误(五十六个不同情形)的情况下进行测试,并使用维特比算法对每个结果的码字解码。选择具有最小路径度量的数据作为最终输出,然后将其与正确的数据字比较。 若检测到path-metric不等于0且获取的数据字正确,则表示该情况下的错误已被成功纠正;反之,如果path-metric不为零但获得的数据字仍不匹配原始值,则表明尽管存在错误但它未能被修正。最后,在路径度量为零且输出数据与期望一致的情况下,说明没有发生传输错误或者已成功校正了所有可能的干扰因素导致的差错。 通过这种方法可以全面评估维特比算法在不同级别误码情况下的检测和纠正能力。
  • 基于FPGA卷积Viterbi实现及源提供
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    本文档深入探讨了利用FPGA平台实现卷积编码中的经典解码算法——维特比算法的技术细节,并提供了相应的源代码,便于学习与实践。 FPGA实现卷积码的Viterbi译码,并附带源代码。
  • Matlab-Con卷积信道编...
    优质
    这段材料提供了一个关于使用MATLAB实现卷积信道编码及维特比解码算法的具体代码示例。通过该代码,学习者可以深入理解并实践这一重要的数字通信技术。 从头开始实现卷积通道编码和维特比解码器的MATLAB代码。卷积编码器/解码器可以使用任何生成多项式进行实现。除了信息速率r之外,所使用的生成多项式的维度还隐式指定了约束长度(K)。将报告添加到存储库中,以展示或模拟利用这些函数的过程。
  • (3,1,2)
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    维特比译码(3,1,2)是一种高效的卷积编码译码算法,采用最优路径搜索技术,广泛应用于数字通信中以实现高效且可靠的错误纠正。 维特比算法的详细描述见相关文章。代码为该文章的具体实现。
  • 基于MATLAB实现
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    本项目基于MATLAB平台,实现了经典的维特伯斯(维特比)算法进行卷积编码译码。通过仿真不同信噪比下的误码率性能,验证了该算法的有效性与可靠性。 使用MATLAB代码实现了卷积编码、BPSK调制以及维特比译码功能,其中重点在于实现维特比译码,并附有Word文档进行详细说明。
  • 基于MATLAB实现
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    本项目基于MATLAB平台,实现了维特比算法在卷积编码中的译码功能。通过该程序可以有效解码传输错误,提升通信系统的可靠性与性能。 在MATLAB中实现的维特比译码已经通过《数字通信》第二版中的实例验证成功。
  • 基于MATLABViterbi卷积
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    本项目采用MATLAB语言编写,实现了Viterbi算法用于解码卷积编码信号。通过该代码可以有效进行误码纠正,适用于通信系统中的可靠数据传输研究与应用。 Viterbi译码用于实现卷积2.1.7的MATLAB仿真,能够达到误码率为e-6的效果。
  • 算法
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    维特比译码算法是一种基于动态规划的前向搜索方法,主要用于编码理论中的卷积码解码,能够高效准确地恢复发送信息。 Viterbi译码算法是一种广泛应用于通信和信息处理领域的高效解码方法,在数字通信、信道编码及语音识别等领域具有重要应用价值。该算法由Andrew Viterbi于1967年提出,主要用于纠正通过有损信道传输时引入的错误,确保数据准确接收。 在数字通信中,信息通常被转换成二进制序列进行发送。然而,在传输过程中可能会因为噪声、干扰或衰减等因素导致这些二进制信号发生错误。Viterbi译码算法正是为了解决这一问题而设计的,它通过最大似然准则来确定最有可能正确的序列,即使存在误码也能尽可能恢复原始数据。 该算法的核心思想是动态规划,并利用前向概率和后向概率构建状态转移图(trellis结构)。每个时间步代表一个状态,各状态之间的转换表示可能发生的事件。算法通过比较不同路径的累积概率来确定最优路径即最有可能的状态序列。 具体实现中包括以下步骤: 1. **初始化**:对于每一步的初始状态设置其概率为1。 2. **更新状态**:根据接收到的信息符号,计算从每个当前状态转移到下一个可能状态的概率,并据此进行相应的概率计算。 3. **存储信息**:记录每个状态下最优路径的概率以及导致该状态的前一个最佳路径的状态。 4. **回溯路径**:当到达最后一步时,通过追溯保存的最佳路径来确定最可能原始序列的位置。 5. **输出结果**:经过上述步骤后得到的就是解码后的序列,可以作为恢复原始数据的结果。 在实际应用中,Viterbi算法可与卷积码、turbo码等多种信道编码技术结合使用以提高系统的纠错能力。例如,在CDMA系统中,常将Viterbi译码器与Rake接收机配合工作来改善信号质量。 总之,作为一种强大的工具,Viterbi译码能够在复杂环境中有效恢复被噪声污染的数据,并确保信息传递的准确性。在进行相关研究时掌握并应用这一算法不仅能提升技术水平,还能为通信系统的研究奠定坚实基础。
  • 卷积
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    本资源提供了一套完整的卷积码编码及维特比算法译码的MATLAB源代码,适用于通信系统中纠错编码的研究和教学。 卷积码编码、维特比译码源代码包括三个编译码文件,如213编译码、217编译码等。
  • 基于算法卷积仿真解器(Viterbi-decoder)
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    本项目设计并实现了基于维特比算法的卷积码仿真解码器Viterbi-decoder,能够高效准确地进行误码纠正和数据恢复。 # 卷积码仿真代码内包含基本的卷积码编码器、译码器(维特比)实现方式以及BPSK通信系统的基本仿真原理(AWGN信道)。 ## 1. 运行环境和使用方法 运行环境:MATLAB 2014a 使用方法:设置相应参数,运行CC_Simulation。 ## 2. 代码说明 代码供学习使用。相较于MATLAB工具箱中的函数,该仿真程序的速度较慢。vitbiDecoder的译码结果与vitdec有所不同,一般来说前者效果更佳。这是因为译码过程中在一组码完全解码之后才进行比较判决,并且最终选择了路径度量最大的路径作为输出。需要注意的是,vitbiDecoder还有一些潜在问题尚未解决。 ## 3. 维特比算法示例