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74汉明码采用最大似然判决和积算法进行仿真程序测试。

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简介:
74汉明码通过硬判决方法获得最大似然和积算法(SPA)仿真程序,具体内容详见hammingcodedecoding.doc。本文档详细阐述汉明码、硬判决译码、最大似然译码以及和积算法(SPA)这三种译码技术的理论基础和实现方法,并提供相应的MATLAB程序,供读者学习和参考。为了优化仿真效率,本次实验针对随机生成的8*10^5个二进制数据进行了编译编码操作。仿真结果表明,在加性高斯信道环境下,当误码率控制在10^-4时,采用最大似然译码(MLD)相较于硬判决译码,能够显著提升约3dB的编码增益。此外,利用和积算法进行的迭代译码方式,若迭代次数设定为100次,其误码性能表现出与最大似然译码相当的优异水平,从而验证了迭代译码方式的有效性与最佳译码方法的接近程度。二、译码原理概述:对于任何大于或等于3的正整数m而言,都存在一种具有特定参数的汉明码。该汉明码的特征包括:码长n等于2m减1;信息符号数k等于2m减去m减1;校验符号数n减去k等于m;纠错能力t等于1(最小校验位dmin为3)。在本实验中,我们选取了(7,4)汉明码作为研究对象,即 n=7, k=4。附录:源程序代码。

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客服
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  • 74SPA仿实验-doc
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    本文档详述了针对74汉明码的硬判决最大似然及积算法(Sum-Product Algorithm, SPA)的仿真研究,深入探讨了其在错误纠正中的应用和性能。 本段落档提供了关于(7,4)汉明码的硬判决译码、最大似然译码以及和积算法(SPA)三种译码方法的原理介绍及MATLAB仿真程序,供学习参考。 为了节约仿真时间,在加性高斯白噪声信道中对随机产生的8*10^5个二进制信息进行编解码。实验结果表明:当误比特率达到10^-4时,最大似然译码相较于硬判决译码在编码增益上提高了近3dB;而使用和积算法的迭代译码,在经过一百次迭代后其性能接近于最大似然译码。 对于任意正整数m≥3,存在参数为n=2^m-1、k=2^m-m-1以及校验符号数量等于纠错能力t的汉明码。在本次实验中选取了(7,4)汉明码作为研究对象。
  • 后验与仿的分析.m
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    本研究探讨了最大后验概率和最大似然估计在判决仿真中的应用与比较,通过理论分析及实验验证其在不同场景下的表现差异。 利用MATLAB仿真最大后验概率准则(MAP)和最大似然概率准则(ML)的判决过程,并给出了不同信噪比下的误比特率曲线。
  • yima.rar_与译
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    本资源介绍了最大似然判决与译码的基本原理和应用方法,适用于通信系统中的信号检测与解调,帮助理解并优化信息传输过程。 硬判决与积译码的性能相差不大,而最大似然译码的性能较好。这是因为最大似然译码通过找出所有可能发送的编码中可能性最大的一个作为解码结果,是一种基于接收信号推测原始发送信息的方法。
  • (7,4)
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    本论文探讨了在信道传输中应用汉明(7,4)码进行错误纠正,并详细分析了最大似然译码算法在此编码上的实现及其有效性。 本程序使用MATLAB语言编写,实现对7,4 Hamming码的最大似然译码。
  • AP_ML.rar_AP_ML_MATLAB中的ML_
    优质
    本资源包包含在MATLAB环境下实现的最大似然(Maximum Likelihood, ML)算法相关程序代码。通过这些代码,用户可以深入理解并应用ML技术解决统计推断问题。 对最大似然估计中的交替投影算法给出了其仿真的Matlab源程序。
  • 基于IDL的
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    本项目开发了一种利用IDL语言实现的最大似然估计程序,适用于参数估计和数据分析领域,提供高效准确的数据处理解决方案。 最大似然法IDL程序供学习参考!
  • qmle.rar_估计_qmle.rar_matlab_
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    本资源包提供关于最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的相关内容与MATLAB实现代码,特别是针对QMLE(拟极大似然估计)及最大似然译码算法的详细介绍和示例。 用MATLAB编写的最大似然译码程序非常实用,并且提供了很好的示例。
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    本资料介绍最大似然估计的基本原理和应用方法,涵盖统计模型参数估计、算法推导及实例分析等内容。适合初学者与研究者参考学习。 系统辨识课的课后作业包括使用极大似然法进行系统辨识以及RML方法的应用,并要求提交相关的代码及运行结果。
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    本资源包提供了实现最大似然估计算法的代码,适用于参数估计和统计建模。包含多个示例及文档说明。 统计信号处理实验包括最大似然估计的完整实验报告和源代码。