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Min-sum_1.zip_LDPC译码_LDPC译码算法_glad8l3_min-sum

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简介:
本资源提供一种基于Min-Sum算法的LDPC(低密度奇偶校验)译码器设计与实现,适用于通信系统中纠错编码的研究和应用。包含源代码及详细文档。 LDPC最小和译码算法能够有效完成译码任务。

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  • Min-sum_1.zip_LDPC_LDPC_glad8l3_min-sum
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    本资料探讨了BF译码及其相关算法,并深入分析了LDPC硬判决和LDPC译码技术,适用于通信工程领域研究者和技术爱好者。 LDPC码硬判决译码算法中的标准BF算法可以用于分析固定长度和固定速率的编码性能。
  • [MATLAB] LDPC 最小和的 MATLAB 实现 (285266).rar_LDPC 最小和_LDPC 最小和
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    本资源提供了LDPC最小和译码算法在MATLAB中的实现,适用于研究与教学用途。文件内包含详细注释及示例代码,帮助用户理解并应用该算法。 LDPC码的编译码算法及其在MATLAB中的实现方法,包括常用的生成算法和解码算法,并且可以直接运行。
  • LDPC编
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    LDPC编码与译码算法是通信领域中一种高效的纠错编码技术,通过复杂但有效的校验矩阵实现数据传输中的错误检测和纠正。 使用LDPC编码的BP译码算法具有简洁的程序设计,并且只需要少量迭代次数就能完成解码。
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    本文章主要介绍BCH编码理论及其在信息传输中的应用,并详细探讨了高效BCH码的编译码算法实现方法。 关于BCH码的利用BMA算法进行编码译码的C语言程序。
  • 维特比
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    维特比译码算法是一种基于动态规划的前向搜索方法,主要用于编码理论中的卷积码解码,能够高效准确地恢复发送信息。 Viterbi译码算法是一种广泛应用于通信和信息处理领域的高效解码方法,在数字通信、信道编码及语音识别等领域具有重要应用价值。该算法由Andrew Viterbi于1967年提出,主要用于纠正通过有损信道传输时引入的错误,确保数据准确接收。 在数字通信中,信息通常被转换成二进制序列进行发送。然而,在传输过程中可能会因为噪声、干扰或衰减等因素导致这些二进制信号发生错误。Viterbi译码算法正是为了解决这一问题而设计的,它通过最大似然准则来确定最有可能正确的序列,即使存在误码也能尽可能恢复原始数据。 该算法的核心思想是动态规划,并利用前向概率和后向概率构建状态转移图(trellis结构)。每个时间步代表一个状态,各状态之间的转换表示可能发生的事件。算法通过比较不同路径的累积概率来确定最优路径即最有可能的状态序列。 具体实现中包括以下步骤: 1. **初始化**:对于每一步的初始状态设置其概率为1。 2. **更新状态**:根据接收到的信息符号,计算从每个当前状态转移到下一个可能状态的概率,并据此进行相应的概率计算。 3. **存储信息**:记录每个状态下最优路径的概率以及导致该状态的前一个最佳路径的状态。 4. **回溯路径**:当到达最后一步时,通过追溯保存的最佳路径来确定最可能原始序列的位置。 5. **输出结果**:经过上述步骤后得到的就是解码后的序列,可以作为恢复原始数据的结果。 在实际应用中,Viterbi算法可与卷积码、turbo码等多种信道编码技术结合使用以提高系统的纠错能力。例如,在CDMA系统中,常将Viterbi译码器与Rake接收机配合工作来改善信号质量。 总之,作为一种强大的工具,Viterbi译码能够在复杂环境中有效恢复被噪声污染的数据,并确保信息传递的准确性。在进行相关研究时掌握并应用这一算法不仅能提升技术水平,还能为通信系统的研究奠定坚实基础。
  • 卷积研究
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    本研究聚焦于卷积码的译码技术,深入探讨多种高效译码算法,旨在提高数据传输可靠性与效率。 卷积码的译码可以使用维特比算法,并用C++语言实现。
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    本研究探讨了在改进分层译码算法基础上设计高效QC-LDPC译码器的方法,旨在优化通信系统的错误纠正能力与传输效率。 本段落研究了空间数据系统委员会(CCSDS)推荐的QC-LDPC码,并提出了一种改进的分层译码算法。基于该算法设计了部分并行结构的QC-LDPC译码器,具有较快的译码速率和良好的应用适应性。通过仿真验证了所设计译码器的有效性能。
  • LDPC_LDPC
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    简介:低密度奇偶校验(LDPC)码是一种高效的前向纠错编码技术,在现代通信系统中广泛应用。其优秀的错误纠正性能和接近香农极限的能力使其成为重要的研究对象。 LDPC编码与BPSK调制的通信系统采用了一种结合了低密度奇偶校验(LDPC)编码技术和二相移键控(BPSK)调制技术的方法,以提高数据传输的可靠性和效率。该系统通过使用LDPC码来实现强大的错误纠正能力,并利用BPSK进行信号调制,适用于多种通信场景中的高效信息传递。
  • 基于Matlab的LDPCBP
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    本研究采用MATLAB平台实现低密度奇偶校验(LDPC)码的信念传播(BP)译码算法,通过优化参数提升解码性能和效率。 BP译码算法的LDPC译码程序可用于学习使用,并帮助理解其数学原理。