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我使用MATLAB实现了维特比译码,并附上所有相关文件。请先运行convolve函数,随后执行show_ber程序。

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简介:
我已自行实现维特比译码,并附上所有相关文件。首先,请运行convolve程序,随后执行show_ber程序以进行测试。

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客服
客服
  • MATLAB及配套分享——convolveshow_ber
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    本资源提供基于MATLAB的维特比译码器实现及其性能评估代码。包括卷积编码和计算误比特率(BER)功能,适用于通信系统学习与研究。请按说明依次运行convolve及show_ber脚本以观察结果。 自己实现的维特比译码包含所有文件,请按照以下步骤操作:首先运行convolve,然后运行show_ber即可。
  • AJAX求完成。Ajax事
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    本文章讲解了在使用AJAX技术进行数据异步通信时,如何定义和调用请求完成后的回调函数,帮助读者掌握基于事件驱动的Ajax编程技巧。 当 AJAX 请求完成时执行函数。这涉及使用 XMLHttpRequest 对象,并将设置作为参数传递给回调函数。
  • 在Ubuntu中使CMake-GUI编OpenCV以生成可
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    本文将介绍如何在Ubuntu操作系统下利用CMake-GUI工具配置、编译并构建OpenCV项目,最终生成独立的可执行文件。通过详细步骤指导读者完成从环境搭建到代码运行的全过程。 使用CMake生成可执行文件的步骤如下: 1. 建立一个包含代码和处理图片的文件夹。 2. 添加cmake编译所需的`CMakeLists.txt` 文件,并找到以下两行进行更改: - 定义从源码构建的目标程序:`add_executable(opencv_example 1.cpp)` (工程项目名+空格+要编译文件名) - 将应用程序链接到OpenCV库: `target_link_libraries(opencv_example ${OpenCV_LIBS})` (工程项目名 + 链接到OpenCV库) 3. 使用cmake-gui手动设置`OpenCV_DIR`指向包含库文件的路径: 1. 终端输入命令安装cmake-gui: `sudo apt-get install cmake-gui` 2. 在项目文件夹下打开终端,运行命令进入gui页面:`cmake-gui` 3. 改变路径到指定文件夹。 4. 点击“Add Entry”,添加名称为OpenCV_DIR的条目,并设置其值指向OpenCV安装目录下的build文件夹(例如.../opencv-3.4.0/build)。 5. 点击Configure和Generate。 4. 编译生成可执行文件:在终端输入`make`,绿色输出表示编译成功。 5. 运行测试命令: `./opencv_example`。
  • 基于MATLAB
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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
    优质
    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。
  • 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。
  • ,怎样
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    本教程将指导您如何在编写完程序之后执行或运行它。从设置开发环境到使用命令行工具,我们将详细介绍每一步骤以确保您的程序能够顺利运行。 菜鸟们对计算机的世界可以说是一无所知的,比如在交毕业设计的时候,明明已经拿到了程序源码,却不知道如何运行演示出来。阅读这个文档就能帮助他们理解这些内容了。
  • UAC以管理员身份的批处理
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    本批处理文件指导用户禁用Windows系统的用户账户控制(UAC)功能,并自动将所有程序设置为以管理员权限运行,从而简化操作流程。请注意,此举可能增加安全风险,请谨慎使用。 右键点击并选择“以管理员方式运行此批处理”,然后重启电脑。这样会得到两个效果:一是鼠标左键双击任何程序都会自动以管理员身份运行,相当于直接使用了右键菜单中的“以管理员身份运行”选项;二是UAC用户控制设置的滑块会被调至最低级别(从不通知)。
  • MATLAB SIRT 代说明档,可直接
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    本资源提供了一套完整的MATLAB实现SIRT算法的代码,内含详细的操作指南和实例演示,确保用户能够轻松理解和使用该算法解决图像重建问题。 SIRT算法的核心思想是利用通过像素的所有射线,并在迭代过程中对图像每个像素的更新量进行所有投影线修正后的加权平均反投影得到。与ART每条投影线单独更新不同,SIRT综合了全部投影信息,有效减少了单个误差的影响,从而抑制重建图像中的噪声。 实现步骤如下: 1. 对第i条射线计算估计值; 2. 计算实际和估计的差异; 3. 反向投射该差异到对应的像素点; 4. 更新每个像素点的值以反映所有投影信息的变化; 5. 重复上述过程,直到达到预定的收敛标准或迭代次数为止。 SIRT算法的具体公式为: 其中, 是松弛因子, 是当前迭代次数。 优缺点分析显示:尽管该方法具有更好的稳定性(通过平均化处理减少了单个错误的影响),但由于需要对所有投影线进行加权计算和存储贡献量,导致其收敛速度慢且内存需求较高。这两点成为限制SIRT算法广泛应用的主要因素。