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RollingGuidanceFilter的matlab代码。

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简介:
该研究论文由 Zhang Q, Shen X, Xu L 等人撰写,题为“Rolling guidance filter”。该论文发表于计算机视觉会议 ECCV 2014,并收录于 Springer International Publishing 出版的 2014 年出版物中,具体在 815-830 页之间。同时,提供相应的 MATLAB 代码,这些代码可以直接运行使用。

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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的低密度奇偶校验(LDPC)码工具包。适用于研究和教学用途,帮助用户理解和实验LDPC编码技术。 在IT领域,LDPC(Low-Density Parity-Check)码是一种重要的纠错编码技术,在数据通信、存储系统及无线通信中有广泛应用。这里提供了一套基于MATLAB实现的LDPC码相关算法资源,适合对通信系统和编码理论感兴趣的学者进行研究与学习。 为了理解LDPC码的基本原理,我们需要知道它是由Richard W. Hamming在1950年提出的线性分组码类型,通过构建稀疏的校验矩阵来工作。这种矩阵的特点是大部分条目为零,只有少数为一,因此得名“低密度”。其稀疏结构使得LDPC码具备较高的纠错能力,并且性能接近香农限。 MATLAB作为一种强大的数值计算环境,非常适合实现这类复杂算法。“LDPC_code-master”压缩包中可能包含以下内容: 1. **LDPC码生成器**:这部分代码可能会包括用于生成特定码率和长度的LDPC码函数。这些函数可能是随机生成或基于预定义校验矩阵。 2. **编码算法**:该部分提供生成编码比特流的功能,如位交织可变长度编码(BI-VL encoding)或者消息传递算法(Message Passing Algorithm,例如Belief Propagation)。 3. **解码算法**:通常包括迭代解码方法的实现,比如Sum-Product算法或Min-Sum算法。这些通过在图上的消息传递来恢复原始信息。 4. **仿真与性能评估**:这部分可能包含用于模拟信道噪声(如AWGN信道)和计算误码率(BER)、块错误率(BLER)的代码,帮助用户评估编码方案的效果。 5. **示例与测试**:为了便于理解和使用这些代码,可能会提供一些演示如何进行编码解码的例子脚本。 学习分析这套MATLAB代码有助于深入理解LDPC码的设计和解码过程,并且可以探索在实际应用中调整参数以优化性能的方法。由于这是一个开源项目,可能还有活跃的开发者社区支持,他们已经解决了一些常见问题或提供了额外的功能与优化方案。 “LDPC_code-master”资源为研究和实践LDPC码提供了一个宝贵的起点,对于通信工程的学生、教师及研究人员来说是一份重要的学习资料。通过阅读并运行这些代码,可以加深对LDPC码及其解码算法的理解,并有机会进行进一步的定制化开发和性能优化。
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