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二进制对称信道(BSC)容量：以每符号比特数表示的信道容量- MATLAB开发

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简介：
这段MATLAB代码用于计算和展示二进制对称信道（BSC）在不同错误概率下的信道容量，结果以每符号传输的信息比特数形式呈现。 二进制对称信道 (BSC) 的容量以百分比形式表示，并返回每个传输符号的位数、联合概率分布以及 BSC 通道的输入输出及概率分布。函数 `cap_bsc` 接收两个参数：一个包含输入位（0 和 1）的概率分布的二元素向量 px，和代表错误率的 pe 值。 信道容量 c 是通过传输速率（以符号/秒为单位）进行计算得出的最大比特率，并表示为每秒比特数。该函数由 Abdulrahman Ikram Siddiq 在伊拉克基尔库克于 2011 年 10 月 24 日晚上8:07编写完成。

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  • 二进制对称信道(BSC)容量：以每符号比特数表示的信道容量- MATLAB开发
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    这段MATLAB代码用于计算和展示二进制对称信道（BSC）在不同错误概率下的信道容量，结果以每符号传输的信息比特数形式呈现。 二进制对称信道 (BSC) 的容量以百分比形式表示，并返回每个传输符号的位数、联合概率分布以及 BSC 通道的输入输出及概率分布。函数 `cap_bsc` 接收两个参数：一个包含输入位（0 和 1）的概率分布的二元素向量 px，和代表错误率的 pe 值。 信道容量 c 是通过传输速率（以符号/秒为单位）进行计算得出的最大比特率，并表示为每秒比特数。该函数由 Abdulrahman Ikram Siddiq 在伊拉克基尔库克于 2011 年 10 月 24 日晚上8:07编写完成。
     
  • MATLAB 中的二进制对称信道 (BSC)
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    本资料深入探讨了在MATLAB环境下模拟和分析二进制对称信道(BSC)的技术与方法，包括其基本特性和误码率性能评估。 在MATLAB中实现二进制对称信道（BSC）传输程序时，可以以一定概率向数据中加入随机错误。
     
  • Bianchi信道的容量（MATLAB）
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    本文利用MATLAB软件探讨了Bianchi信道的特性，并计算其在不同条件下的信息传输容量，为无线通信系统优化提供理论依据。 Bianchi信道容量的计算（使用Matlab）的基本方法。
     
  • 信道极化： 构造对称二进制输入无记忆信道容量实现码的一种方法
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    本文介绍了一种基于信道极化的技术，用于构造具有高效率和可靠性的二进制输入无记忆信道编码方案，以接近香农极限的性能实现数据传输。 这段文字指的是Arikan教授的论文《Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels》的翻译版本（不包括附录部分）。
     
  • MATLAB中的MIMO信道容量
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    本文探讨了在MATLAB环境下分析和计算多输入多输出(MIMO)通信系统中信道容量的方法和技术。通过理论推导与仿真验证相结合的方式，深入研究了影响MIMO信道容量的关键因素及其优化策略。 用于MIMO信道容量计算的MATLAB代码非常实用。
     
  • LDPC MATLAB代码-BSC：在二进制对称信道中模拟LDPC编码
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    本项目利用MATLAB实现低密度奇偶校验（LDPC）码在二进制对称信道（BSC）中的性能仿真，旨在研究其误码率特性。 LDPC码的MATLAB代码计分卡在二进制对称信道上模拟了LDPC码。该工作由Bhargey Mehta完成，并作为DA-IICT课程CT-111（Sem2）的一部分制作。
     
  • 基于MATLAB的离散单符号信道容量迭代算法
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台的迭代算法，用于计算离散单符号信道的容量。该方法通过反复优化过程精确估计信道容量，并提供相应的代码实现细节和实验结果分析。 该MATLAB程序使用矩阵表示的迭代算法来求解离散单符号信道的信道容量。这是《信息论》课程的一个上机作业任务。
     
  • MIMO系统信道容量的计算_MIMO系统信道容量计算_
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    本文探讨了多输入多输出（MIMO）系统的信道容量理论与算法。通过对不同场景下的分析，提供了精确高效的计算方法，为无线通信技术优化提供依据。 MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统是现代无线通信技术中的一个重要概念，它通过在发射端和接收端使用多个天线来提升数据传输速率和频谱效率。MIMO系统利用空间复用和空间分集技术，在相同的频率资源下实现更高的传输速率，从而极大地改善了无线通信的性能。 信道容量是衡量MIMO系统的关键指标之一，它表示在特定的信噪比（SNR）条件下系统能够达到的最大信息传输率。根据香农公式C = B * log2(1 + SNR)，其中C代表信道容量，B为可用带宽，而SNR则是信号与噪声的比例值。然而，在实际应用中由于多径传播、衰落等问题的存在，计算信道容量会更加复杂。 对于一个4收发（4x4）的MIMO配置来说，这意味着发射端和接收端各配备有四个天线。这种设置提供了更多的空间自由度，并能够实现更高效的数据传输。在这种系统中，为了最大化信道容量，通常需要采用矩阵信道估计、获取信道状态信息（CSI），以及运用适当的编码与调制策略。 一个名为test.m的MATLAB脚本可能用于模拟4x4 MIMO系统的信道容量计算。由于其强大的数值计算和可视化功能，MATLAB是信号处理及通信系统建模中的常用工具。 在该仿真中可能会包括以下步骤： 1. **建立信道模型**：选择合适的衰落环境如瑞利、莱斯或独立同分布（i.i.d）高斯信道。 2. **进行信道估计**：使用训练序列获取准确的信道矩阵。 3. **设定SNR值**：为研究不同信号与噪声比例下的性能，设置一系列SNR参数。 4. **选择传输策略**：选取适当的预编码和解码方法如最大似然检测、最小均方误差（MMSE）或维特比算法等。 5. **信息传输仿真**：模拟数据发送过程并计算误比特率（BER）或者符号错误率（SER）。 6. **信道容量评估**：根据仿真的结果，确定不同SNR值下的系统最大可支持的信息速率，并绘制其变化曲线。 通过这样的仿真可以深入了解4x4 MIMO系统的性能表现，在各种环境条件下如何运作。这不仅能为实际通信设备的设计提供理论依据，还能探索更多提高数据传输效率的方法如优化预编码技术或改进信道编码方式等途径来进一步提升系统效能。 MIMO系统中关于信道容量的计算是一项复杂且重要的任务，涉及了无线通信领域的多个核心概念和技术原理。通过仿真研究能够帮助我们更好地理解这些理论，并为实际应用中的性能优化提供指导方针。
     
  • MATLAB实现信道容量计算
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程软件进行信道容量的计算。通过实例讲解了信息论中的核心概念，并提供了详细的代码示例供读者实践学习。 用MATLAB编写信道容量程序 % 信道容量C计算的Matlab程序 clc; clear all; N = input(输入信源符号X的个数 N= ); M = input(输出信源符号Y的个数 M= ); p_yx=zeros(N,M); % 程序设计需要信道矩阵初始化为零 fprintf(输入信道矩阵概率\n); for i=1:N for j=1:M p_yx(i,j)=input([p_yx(, num2str(i), ,, num2str(j), ) = ]); % 输入信道矩阵概率 if p_yx(i)<0 error(不符合概率分布); end end end