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Verilog和MATLAB下的LDPC编码与解码FPGA实现

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简介：
本项目探讨了在Verilog和MATLAB环境下LDPC（低密度奇偶校验）码的FPGA实现技术，包括编码与解码过程，并比较了两种方法的有效性及性能。 FPGA Verilog硬件实现的LDPC编码解码资源包括Verilog源代码以及MATLAB仿真源程序，欢迎下载使用。谢谢！

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  • Verilog和MATLAB下的LDPC编码与解码FPGA实现
    优质
    本项目探讨了在Verilog和MATLAB环境下LDPC（低密度奇偶校验）码的FPGA实现技术，包括编码与解码过程，并比较了两种方法的有效性及性能。 FPGA Verilog硬件实现的LDPC编码解码资源包括Verilog源代码以及MATLAB仿真源程序，欢迎下载使用。谢谢！
     
  • LDPC编码与解码的FPGA实现（Verilog+MATLAB）
    优质
    本项目探讨了使用Verilog和MATLAB在FPGA上实现低密度奇偶校验(LDPC)编码及解码技术的过程，展示了高效的硬件设计方法。 FPGA Verilog硬件实现的LDPC编码解码资源包含Verilog源代码及MATLAB仿真程序，欢迎下载使用。
     
  • Verilog实现的LDPC编码
    优质
    本项目采用Verilog硬件描述语言实现了低密度奇偶校验（LDPC）码的编码算法，适用于通信系统中高效率、高性能的数据传输需求。 LDPC编码通过结合H校验矩阵使用，并基于FPGA硬件实现编码功能。
     
  • LDPC编码的Verilog实现代码
    优质
    本项目提供低密度奇偶校验（LDPC）码的Verilog硬件描述语言实现代码，适用于通信系统中高效错误检测与纠正。 LDPC编码Verilog代码指的是用于实现低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check, LDPC）码的硬件描述语言（Verilog）编写的具体程序或模块。这类代码通常应用于通信系统中，以提高数据传输的可靠性与效率。 如果需要进一步详细说明或者示例，请明确指出具体需求或是应用场景。
     
  • LDPC编解码的MATLAB实现
    优质
    本项目致力于在MATLAB环境中开发和优化低密度奇偶校验（LDPC）编码与译码算法。通过详细设计及仿真，验证其纠错性能，并提供高效可靠的通信系统解决方案。 基于MATLAB实现LDPC码的编解码及性能分析。
     
  • LDPC编码与解码的实现
    优质
    《LDPC编码与解码的实现》一书专注于低密度奇偶校验（LDPC）码的技术细节，深入探讨了其高效编码和译码算法的设计与应用。 使用MATLAB仿真实现LDPC编解码，并进行BPSK调制以测定误码率与信噪比之间的关系。
     
  • LDPC编码与解码的Matlab和Verilog代码及资源文件.zip
    优质
    本资源包提供基于Matlab和Verilog编写的LDPC（低密度奇偶校验）编码及解码程序，包括必要的仿真文件，适用于通信系统的设计与研究。 LDPC编码解码matlab代码和Verilog代码及资料源码.zip
     
  • MATLAB环境下LDPC编解码的仿真实现
    优质
    本项目在MATLAB环境中进行低密度奇偶校验（LDPC）码的编解码仿真实现，旨在验证其性能并优化算法。 这个MATLAB仿真程序实现了LDPC低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check）算法。适用于AWGN信道。
     
  • Matlab与C语言实现的LDPC编码及解码终止代码-LDPC
    优质
    本项目提供了基于MATLAB和C语言实现的低密度奇偶校验（LDPC）编码及其解码终止算法的完整源代码，旨在研究通信系统中的纠错技术。 该存储库提供了LDPC码的C语言与MATLAB实现版本。有关LDPC代码的相关概述可以参考TomTomson和RüdigerUrbanke的书籍。 具体来说，这里提供的内容包括： - WiFi（IEEE802.11n）中LDPC编码的设计方法； - 通过反向替代编码技术来构造WiFi LDPC码； - 迭代置信传播(BP)解码算法的应用(包含最小和运算); - 在加性高斯白噪声(AWGN)信道下，BPSK、4-QAM、8-QAM（等效于QPSK、16-QAM以及64-QAM）的模拟实验。 需要注意的是，所提供的代码可能并不完全符合IEEE 802.11n规范的要求。例如，并未实现诸如打孔、填充和流解析等功能特性。 性能评估方面： - 在AWGN信道中不同速率与调制方式下的LDPC码性能表现如上图所示。 - 上述结果基于LdpcC代码，且测试次数为50K次运行。 关于程序的执行效率比较，在单个macbookpro2015设备上的对比情况如下： | 参数 | C语言版本（每秒迭代次数） | MATLAB版本（每秒迭代次数） | 速度提升倍数 | | --- | --- | --- | --- | | N=648，比率=1/2 | 315.5K次/s | 0.079次/s | 约3986倍 | | N=1296，比率=1/2 | 73.1K次/s | 22.8次/s | 约3.2倍 | | N=1944，比率=1/2 | 50.0K次/s | 17.5次/s | 约2.86倍 | 以上数据表明，在处理速度方面C语言版本明显优于MATLAB版本。