Advertisement

关于低密度奇偶校验码编码方法的研究论文.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了低密度奇偶校验码（LDPC）的编码技术，分析并提出了一种优化的LDPC码构造与译码算法，以提高通信系统的纠错能力及传输效率。 低密度奇偶校验码的编码方法研究由李金根和郑紫微进行。这种编码方式因其卓越性能而著称，并且是目前最佳的信道编码技术之一。在超三代通信系统中，低密度奇偶校验码被视为极具竞争力的选择。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于低密度奇偶校验码编码方法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了低密度奇偶校验码（LDPC）的编码技术，分析并提出了一种优化的LDPC码构造与译码算法，以提高通信系统的纠错能力及传输效率。 低密度奇偶校验码的编码方法研究由李金根和郑紫微进行。这种编码方式因其卓越性能而著称，并且是目前最佳的信道编码技术之一。在超三代通信系统中，低密度奇偶校验码被视为极具竞争力的选择。
     
  • 基于低密度奇偶校验码的压缩感知重建方法
    优质
    本研究提出了一种基于低密度奇偶校验码的压缩感知信号重建算法，有效提高了稀疏信号恢复精度与效率。 为解决压缩感知(CS)中的观测噪声导致的信号重建误差问题,本段落提出了一种利用非相关性约束理论来评估重构误差向量的方法。该方法基于线性分组码中稀疏校验矩阵的零化子特性，构建了一个以误差向量为目标信号的线性规划模型，从而实现了低密度奇偶校验(LDPC)码在压缩感知中的重建过程。 仿真结果显示，在加性高斯白噪声信道和原对偶内点算法条件下，所选三种LDPC码均表现出较强的信号重构能力。特别是MacKay随机码因其相关系数较小，在-1 dB的信噪比下即达到了100%的误差向量重构成功率。此外，该研究还表明在满足误比特率需求的情况下，CS-LDPC编码能够使系统在低信噪比环境中实现高可靠性通信。
     
  • LDPC低密度奇偶校验码的Matlab仿真程序实现
    优质
    本项目通过MATLAB编程实现了LDPC（Low Density Parity Check）低密度奇偶校验编码的仿真，验证了其在数据传输中的纠错能力。 Matlab仿真程序实现LDPC低密度奇偶校验码。
     
  • LDPC Matlab代码-实现Matlab中的低密度奇偶校验纠错算法
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现低密度奇偶校验（LDPC）码的工具和函数。这套基于MATLAB的LDPC编码与解码方案，旨在为通信系统中数据传输的可靠性增强提供有效的错误纠正能力。适合于研究及教学用途。 实现LDPC解码器的MATLAB函数包括SOFT_DECODER.m（软解码）和HARD_DECODER.m（硬解码）。下面是一个使用示例：假设我们有代码字c=[10010101]，在传输过程中引入了一个错误，使得c中的第4位从0变为1。因此接收到的代码是c=[11010101]，我们的目标是从这个接收码中恢复原始的发送码。 首先，在MATLAB命令行环境中声明以下变量： - c：一个大小为N的列向量，包含待解码码字的二进制值。 >> c = [1; 1; 0; 1; 0; 1; 0; 1] - H：一个[M, N]矩阵形式的奇偶校验矩阵。它由逻辑0和1或布尔值组成，例如： >> H = [false true false true true false false true; true true true false false true false false; ...] 这些变量将用于调用MATLAB中的解码器函数来恢复原始信息比特。
     
  • 关于喷泉码编译码算法的研究论文.pdf
    优质
    本文深入探讨了喷泉码的编译码技术，分析并改进了现有算法，提出了一种新的高效编码方案，旨在提高数据传输效率与可靠性。 喷泉码的编译码算法研究 本段落介绍了LT码和Raptor编码技术及其编译码算法，并分析了3GPP MBMS系统中的解码方法。由于喷泉码具备无码率特性和较低的编译码复杂度，因此在多个领域得到了广泛应用与关注。
     
  • FPGA奇偶校验源代码
    优质
    FPGA奇偶校验源代码提供了一种在FPGA硬件上实现的数据完整性检测方法，通过计算数据流中的奇偶校验位来确保数据传输和存储过程中的错误检测。 奇偶校验FPGA源代码
     
  • 关于CCSDS 131.0-P-1.1中LDPC码问题的研究：提供奇偶校验矩阵的程序
    优质
    本文针对CCSDS 131.0-P-1.1标准中的LDPC编码方案，详细研究并提出了一种生成奇偶校验矩阵的有效算法和实现程序。 我们发现图 6-2 中的生成矩阵存在错误，并且 Bi,j 不是循环的。此外，不能从图 6-1 中的奇偶校验矩阵推导出循环 Bi,js。 CCSDS 131.0-P-1.1 的 LDPC 码有两个主要问题：(1) 图6-1中的奇偶校验矩阵不是满秩； (2) 图6-2中的生成矩阵错误，不满足循环特性。 为了验证我们对 CCSDS 131.0-P-1.1 代码的评论，请构建图 6-2 中的生成矩阵，并将其与程序提供的 GF(2) 奇偶校验矩阵转置相乘。你会发现GF(2)中的乘积不为零！
     
  • 奇偶校验试验
    优质
    《奇偶校验试验》探索了数据传输中的错误检测机制，通过分析奇偶校验算法的有效性与局限性，为计算机科学爱好者和专业人士提供深入理解。 实现奇偶校验操作并判断校验位是计算机网络中的一个简单实验。
     
  • UART_UART_VERILOG_奇偶校验_
    优质
    本项目聚焦于UART接口协议下Verilog语言实现的奇偶校验功能设计与验证。通过代码优化确保通信数据准确性和完整性。 可以设置波特率、奇偶校验和数据位。
     
  • 关于多尺度低资源消耗CLAHE算法的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了一种创新性的多尺度低资源消耗CLAHE（自适应直方图均衡）算法，旨在提升图像增强效果的同时减少计算成本。通过调整不同尺度下的直方图处理方式，该方法能够更高效地优化图像质量，尤其适用于低功耗设备和大规模数据集的处理需求。 在现代图像处理领域中，CLAHE算法是一种常用的对比度增强技术，全称为“对比度受限的自适应直方图均衡化”。它能够从视觉角度改善图像显示效果，并特别擅长于提升局部对比度。 要理解CLAHE的工作原理，首先要了解基本的直方图均衡化概念。这种处理方式通过调整像素值分布来使整个图像亮度更均匀，从而增强其整体对比度。具体来说，就是将原本狭窄范围内的灰度级别扩展到更大的范围内，使得亮度分布更加分散并增加视觉上的对比效果。根据作用区域的不同，直方图均衡化可以分为全局和局部两种方式。 然而，传统CLAHE算法在实时视频处理中面临一些挑战：计算量大、资源消耗高。该方法通过限制对比度放大因子，并对图像的每个局部区域分别进行均衡化来避免过度增强问题。尽管如此，这种多次分区操作增加了计算负担，成为了实时应用中的瓶颈之一；此外，在分割边缘使用双线性差值等插值技术时可能会产生光晕效应。 为解决这些问题，一种改进型多尺度低资源消耗的CLAHE算法被提出。它通过降低图像分辨率来减少参与处理的数据量，并在不同分区级别上计算增强效果后按比例叠加起来以减轻光晕现象的影响。这一改动不仅减少了所需的RAM资源和运算复杂度，还保持了图像质量。 这种改进特别适用于硬件资源有限的应用场景（如嵌入式系统或移动设备），因为这些环境中的内存限制往往会影响算法的执行效率及输出结果。通过优化计算过程并减少对存储空间的需求，在不牺牲成像效果的前提下提高了处理速度和实时性，同时降低了实施成本与难度。 在技术实现上，该方法包含图像多层尺度分解的过程。不同层次上的处理可以针对不同程度的具体需求进行调整：例如可以在较低分辨率的层级快速执行基本操作，而在较高分辨率下则专注于细节增强工作。这种策略有助于优化资源分配并维持最终输出的质量标准。 总体而言，改进后的CLAHE算法通过引入降级图像处理、多尺度级别增强及分层叠加技术有效减少了计算量和内存需求，并提升了实时视频的处理能力以及适应了移动设备等硬件受限环境下的应用要求，在实时视频图像质量和效率优化方面具有重要意义。