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消息传递算法与积算法的因子图Matlab源码

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简介：
本项目提供了消息传递算法及积算法在因子图上的实现代码，使用MATLAB编写。适用于研究和学习基于因子图的消息传递机制。 通过构造因子图（Factor Graph）并使用和积算法（Sum-Product Algorithm），可以实现消息传递算法（Message Propagation Algorithm, MPA）、LDPC编解码、卡尔曼滤波以及隐马尔可夫链等应用。

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  • 消息传递算法与积算法的因子图Matlab源码
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    本项目提供了消息传递算法及积算法在因子图上的实现代码，使用MATLAB编写。适用于研究和学习基于因子图的消息传递机制。 通过构造因子图（Factor Graph）并使用和积算法（Sum-Product Algorithm），可以实现消息传递算法（Message Propagation Algorithm, MPA）、LDPC编解码、卡尔曼滤波以及隐马尔可夫链等应用。
     
  • MATLAB中的消息传递算法（MP）代码
    优质
    本段代码实现了一种在MATLAB环境中应用的消息传递算法（MP），适用于各类基于概率图模型的问题求解，支持高效的数据处理与分析。 根据消息传递算法的核心迭代公式以及已有的MATLAB代码实现，读者可以轻松地在此基础上编写出该算法的一些改进版本的MATLAB代码。
     
  • 无向图消息传递中的和积算法应用
    优质
    简介：本文探讨了在无向图中利用和积算法进行消息传递的应用。通过分析该算法如何有效处理大规模网络结构，展示了其在概率推理、机器学习等领域的重要价值。 该演示程序使用和积算法进行无向图的消息传递，并输出不同节点间传递的信息及最终的边际概率。这不是一个通用工具包，而只是一个特定作业的一部分。要编译并运行程序，请执行以下命令：java SumProduct。
     
  • MATLAB中的消息传递算法（MP）代码.zip
    优质
    该资源包含一系列用于实现MATLAB中消息传递算法的代码文件。通过这些文件，用户可以便捷地在数据处理和机器学习项目中应用MP算法进行高效的模型训练与预测。 消息传递算法（mp）的matlab代码.zip
     
  • 广义近似消息传递算法-开源版
    优质
    广义近似消息传递算法-开源版是一款高效的信号处理与数据分析工具，采用先进的迭代算法解决大规模稀疏系统中的推理问题，广泛应用于压缩感知、图像恢复等领域。本项目致力于提供一个灵活且可扩展的框架，支持用户自定义参数和应用场景，促进学术研究及技术开发的交流与合作。 用于广义近似消息传递 (GAMP) 的 MATLAB 代码。 GAMP 是循环置信传播的高斯近似，适用于压缩感知中的估计问题以及其他具有线性混合的非高斯问题。
     
  • GAMP.rar_BiGAMP_GAMP_turboGAMP_信息传递_信息传递算法
    优质
    本资源包包含GAMP、BiGAMP及turboGAMP等信息传递算法的相关资料和应用示例，适用于信号处理与机器学习领域的研究者和技术爱好者。 广义消息传递算法及其各类延伸改进算法源自网络。
     
  • MATLAB代码仿真：简化复杂性消息传递检测算法
    优质
    本研究运用MATLAB进行代码仿真，旨在优化并简化复杂性消息传递检测算法，提高其在通信系统中的应用效率和准确性。 这段文字描述了关于MIMOMPD算法的Matlab仿真代码以及改进后的算法代码的相关内容，特别是针对Reduced-Complexity-Message-Passing-Detection的实现进行了说明。
     
  • 基于MATLAB的SCMA中MPA消息传递算法仿真程序
    优质
    本简介提供了一个基于MATLAB开发的仿真程序，专注于稀疏码多址接入（SCMA）技术下最大后验概率（MPA）消息传递算法的研究与模拟。该工具旨在评估和优化非正交多址接入通信系统的性能，特别适用于研究如何改进大规模连接场景下的数据传输效率及可靠性。 SCMA（稀疏码分多址接入）技术涵盖了编解码部分。
     
  • 消息传递算法（用于压缩感知的 Message Passing Algorithms...）
    优质
    本研究探讨了在压缩感知领域中应用的消息传递算法，旨在通过概率图模型有效恢复稀疏信号，并优化传感矩阵设计。 消息传递算法（Message Passing Algorithms）是一种用于解决复杂问题的分布式计算方法，在压缩感知等领域有着广泛的应用。以《Compressed Sensing中的消息传递算法：I.动机与构建》这篇论文为例，该文详细介绍了如何利用消息传递框架来实现高效的信号恢复技术。通过在稀疏表示模型中应用图论的概念和概率推理的方法，这些算法能够有效地处理大规模数据集，并且具有良好的计算效率和准确性。 具体来说，在压缩感知场景下，信息传递发生在不同的节点之间，每个节点代表一个变量或一组约束条件。例如，如果我们要恢复一个信号的稀疏表示，则可以将这个过程建模为一张图，其中顶点对应于非零系数的位置，边则反映了观测值与这些位置之间的关系。通过迭代地在图中传递消息（即关于各个未知量的概率分布的信息），算法能够逐渐收敛到问题的一个最优解。 这种技术的优势在于它不仅适用于线性模型，在某些情况下还能应对更复杂的函数形式，并且可以灵活扩展以适应不同类型的约束条件和噪声假设，从而使得压缩感知应用更加广泛。