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genH.rar_LDPC生成矩阵_LDPC校验矩阵_规则化LDPC_非二进制LDPC

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简介:
本资源包提供关于LDPC码的核心内容,包括生成矩阵与校验矩阵的理论介绍、规则化LDPC的设计原理以及非二进制LDPC的应用探索。适合通信工程研究人员参考学习。 在IT领域特别是编码理论中,Low-Density Parity-Check(LDPC)码是一种重要的纠错技术,在无线通信、数据存储及卫星通信等领域广泛应用。该文件集合包含一个用于生成非规则二进制LDPC校验矩阵的函数genH.m和可能含有相关资料链接的www.pudn.com.txt文本。 让我们深入了解下LDPC码,这是一种线性分组码,利用稀疏的校验矩阵实现高效的错误检测与纠正。相较于传统Hamming或Reed-Solomon码,在接近香农限性能的同时保持较低复杂度是其一大优势。关键在于构造校验矩阵时通常采用随机或者规则的方法。 genH.m文件很可能是一个用MATLAB编写的函数,用于生成非规则的二进制LDPC校验矩阵。在LDPC编码中,通过设计校验矩阵中的非零元素分布不均来提高解码效率和错误纠正能力。此函数可能接受输入参数如码率、矩阵大小等,并利用特定算法(比如Gallager算法或随机化方法)生成具有特定特性的校验矩阵。 “规则LDPC”指的是在行与列中1的出现遵循固定规律,而“非规则LDPC”则没有这样的限制。对于非二进制LDPC码而言,其校验矩阵中的元素可以取自更大的有限域而非仅限于0和1,这增加了编码灵活性并允许针对不同信道条件设计适应性更强的编码方案。 www.pudn.com.txt文件可能包含关于LDPC码的相关信息如参考文献或对genH.m函数使用说明。这些资料对于理解和应用genH.m函数非常有帮助。 这个压缩包提供了构建非二进制LDPC编码系统的工具,对于研究编码理论和开发相关应用的工程师来说具有重要价值。通过深入理解并调整genH.m的工作原理与参数,可以设计出适应特定通信场景下的高效LDPC编码方案,从而提升系统可靠性。

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  • genH.rar_LDPC_LDPC_LDPC_LDPC
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  • LLR_BP_BP-LDPC_MATLAB_任意_LDPC
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    本项目为基于MATLAB实现的LDPC(低密度奇偶校验)码编解码器,采用自定义的非规则二进制校验矩阵,适用于多种通信系统中的错误纠正。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:LDPC_任意非规则二进制校验矩阵_LLR_BP_bp-ldpc_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行,请联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • GallagherH.rar_LDPC构建_LDPC_LDPC码列重LDPC
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    本资源提供关于Gallagher-H型LDPC(低密度奇偶校检)码的详细解析,包括其矩阵构造方法、校验机制以及编码规则详解。适合通信工程和技术研究者深入学习。 **LDPC码详解** 低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check, LDPC)码是由Robert G. Gallager在1962年首次提出的高效错误纠正编码技术,尤其适用于长距离通信与存储系统中的数据传输。这种线性分组码通过稀疏的校验矩阵实现高效的纠错性能。 **Gallager规则LDPC码构造方法** Gallager的方法是利用随机生成的稀疏矩阵构建LDPC码的校验矩阵。其基本原理在于,选择部分行使得这些行中的非零元素数量(即行重)和所在列的数量(即列重)保持在一个合理的范围内。这种设计确保了编码结构的稀疏性,在硬件实现中降低了复杂度。 **生成LDPC校验矩阵** MATLAB程序可用于根据指定码长、列重及行重来构建相应的LDPC校验矩阵。其中,码长N定义信息位的数量;而列重和行重要求合理选择以确保矩阵的稀疏性和良好的纠错性能。 **LDPC码中的列重** 在LDPC编码中,每列表现为非零元素数量被称为“列重”。较低的列重通常提升解码复杂度但改善纠错能力;相反地,较高的列重则降低解码难度却可能削弱错误纠正效力。合理选择合适的列重要求是设计高效LDPC代码的关键。 **规则化与规范化** 规则化和规范化的 LDPC编码指经过特定操作处理的校验矩阵,例如左乘单位阵转置等方法来优化解码性能。“规范化”可以改善BP算法(信念传播)的收敛性,并提升系统误比特率表现。 **MATLAB程序应用实例** 提供的MATLAB代码实现上述理论的一个具体例子。用户可以根据需求调整参数如码长N、列重和行重,生成满足特定纠错要求的LDPC校验矩阵,为研究与设计通信系统的错误控制编码提供有力支持。 总结而言,作为重要的纠错技术之一,Gallager提出的构造方法奠定了高效且易于解码的LDPC代码理论基础。MATLAB程序则将这些理论转化为实际应用工具,通过指定参数生成满足特定性能需求的校验矩阵,在研究和设计通信系统中具有重要意义。
  • 关于LDPC的方法.zip_Gallager_gen_LDPC_PEG_LDPC
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    本资源提供了一种基于Gallager算法和PEG( Progressive Edge Growth )算法生成LDPC(Low-Density Parity-Check)码校验矩阵的详细方法,适用于编码理论研究与通信系统设计。 生成校验矩阵的方法包括Davey1、Davey2、gallager_gen_LDPC和PEG。
  • 128*256 LDPC
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    本研究探讨了针对128*256大小LDPC(低密度奇偶校验)码的校验矩阵设计与优化,旨在提升编码效率及数据传输可靠性。 构造了一个128*256的LDPC校验矩阵,码率为1/2,格式为mat,在MATLAB下可以直接使用。
  • NMF.rar__分解_nmf正
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    本资源介绍非负矩阵正则化技术及其在非负矩阵分解(NMF)中的应用。通过正则化改进NMF算法,提高数据稀疏性和噪声环境下的表现。适合研究和学习使用。 非负矩阵分解(NMF)是一种数据挖掘与机器学习技术,在图像处理、文本分析、推荐系统及生物信息学等领域有着广泛的应用价值。它通过将一个非负输入矩阵V分解为两个非负因子W和H的乘积,即\( V = WH \),来简化复杂的数据结构并提取有用的特征表示。 在原始NMF中,通常采用最小化误差函数的方法(如Frobenius范数或Kullback-Leibler散度)以找到最优解。然而这种方法可能导致模型过拟合问题的出现,因此引入了正则化的概念来增强模型稳定性和泛化能力。“坐标排序正则化”是一种特定策略,在迭代过程中通过调整参数值来促进某些结构(如稀疏性或平滑性)的发展。 具体来说,“坐标排序正则化”的实现通常涉及每次选择一个或一组变量进行优化,并在更新时考虑引入的惩罚项。这些惩罚项可以是L1范数以鼓励稀疏表示,或者L2范数来限制参数规模,从而达到减少过拟合的效果。此外,在实际应用中,NMF的表现依赖于初始值的选择和优化算法的效率。 常见的优化方法包括交替最小二乘法、梯度下降以及基于proximal的方法等。这些技术在迭代过程中结合正则化策略调整W和H矩阵直至满足预定条件(如达到特定迭代次数或误差阈值)为止。 通常,NMF相关的文件可能包含实现算法的代码、用于测试的数据集或者介绍理论背景与实验结果的研究论文。通过引入坐标排序正则化的改进形式,可以更好地控制模型复杂度并提高预测准确性,为实际问题提供了更加有效的解决方案。
  • LDPC编码-任意码率-涵盖及编码过程
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    本课程深入探讨LDPC编码技术,重点讲解不同码率下的应用,详述生成矩阵与校验矩阵的作用及其在编码流程中的具体实现。 在信息技术领域内,LDPC(低密度奇偶校验)编码是一种重要的纠错技术,在数据通信、存储系统以及无线通讯方面得到广泛应用。它以其高效性和接近香农限的性能著称,尤其是在高斯信道及衰落信道条件下表现出色。 LDPC码的核心在于其生成矩阵G和校正矩阵H的应用。生成矩阵定义了如何将原始信息位扩展成更长的信息序列,而校验矩阵则用于错误检测与纠正。这两类矩阵的特性使得LDPC编码具有“1”分布低的特点,这有助于使用迭代解码算法来高效地进行错误检测及修复。 在相关代码中,`func_Dec`是执行LDPC编码的主要函数,通常涉及以下步骤: 1. **信息位到编码位转换**:通过乘以生成矩阵G,将输入的信息序列扩展为更长的编码序列。 2. **校验检查**:产生的编码序列需要满足由H定义的线性关系,即与校正矩阵相乘的结果应为零向量。 `getG`和`getH`则是用来创建这两个关键矩阵的过程。生成这些矩阵的方法多样,常见的方法包括随机构造、图论法(如图解码)以及基于编码约束条件构建等。生成矩阵G通常含有大量的零元素,而校验矩阵H则由操作G的行来获得,确保了低密度特性。 `ldpc_main`作为主函数,则是整个LDPC系统的核心控制部分。它会调用`func_Dec`进行编码,并可能包含其他功能如设置编码参数(码率、字长等)、初始化矩阵、错误检测及迭代解码等操作。 在实际应用中,LDPC不仅涉及复杂的矩阵运算,还与概率论、信息理论和图论等领域紧密相连。其中的迭代解码算法,例如信念传播或和积算法,是实现高效纠错的关键技术。这些方法通过利用校验矩阵H的结构,在多次迭代过程中更新编码位的信息,从而达到接近最优水平的错误纠正效果。 作为一种先进的编码方式,LDPC以其灵活的码率设计、高效的解码技术和卓越性能在各类通信及存储系统中占据重要地位。相关代码展示了实现这一技术的基本框架:包括编码函数、生成和校验矩阵构造以及主控制流程等关键部分。深入理解这些概念对于掌握并应用这种先进的纠错方法至关重要。
  • LDPC.rar_LDPC构造与_decoding LDPC
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    本资源为研究LDPC编码提供工具,包含详细的LDPC矩阵构建方法及高效解码算法介绍,适用于通信系统中的纠错应用。 LDPC码的编码、解码以及构造校验矩阵程序,在MATLAB环境中实现。
  • LDPC.rar_LDPC_MATLAB_LDPC_相关资料
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    本资源包包含用于研究和应用低密度奇偶校验(LDPC)码的相关MATLAB文件及文档。重点在于提供生成与分析LDPC校验矩阵的工具,适用于通信系统编码领域研究人员和技术人员。 本程序是用于LDPC校验矩阵编码的MATLAB源代码,对于研究LDPC的人来说应该会有很大帮助。
  • OD Matrix_OD_od
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    OD矩阵(Origin-Destination Matrix),又称出行矩阵,记录了特定区域内各个出发地与目的地之间的人流、车流等交通需求数据。它在交通规划和物流分析中扮演着重要角色,用于优化路线、预测流量及改善基础设施布局。 这是一个能够在已知起讫点的情况下生成OD矩阵的MATLAB小程序。