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基于多元LDPC码的动态扩展最小和译码方法 (2012年)

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简介：
本文提出了一种基于多元LDPC码的动态扩展最小和译码方法，旨在提高译码效率及错误纠正能力。通过调整译码算法参数实现性能优化，适用于多种通信场景。 在使用多元LDPC码并采用扩展最小和（EMS）算法进行译码的过程中，如果消息向量的长度设置得过小，则其性能相比采用多元和积算法(QSPA)会有显著下降。为解决这一问题，本段落提出了一种动态扩展最小和(D-EMS)译码算法。首先利用蒙特卡洛方法研究了在不同伽罗华域(GF(q))符号间消息向量中有效似然值的分布情况，并发现随着译码迭代次数增加，这些有效似然值会逐渐集中在一起。

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  • 基于多元LDPC码的动态扩展最小和译码方法 (2012年)
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    本文提出了一种基于多元LDPC码的动态扩展最小和译码方法，旨在提高译码效率及错误纠正能力。通过调整译码算法参数实现性能优化，适用于多种通信场景。 在使用多元LDPC码并采用扩展最小和（EMS）算法进行译码的过程中，如果消息向量的长度设置得过小，则其性能相比采用多元和积算法(QSPA)会有显著下降。为解决这一问题，本段落提出了一种动态扩展最小和(D-EMS)译码算法。首先利用蒙特卡洛方法研究了在不同伽罗华域(GF(q))符号间消息向量中有效似然值的分布情况，并发现随着译码迭代次数增加，这些有效似然值会逐渐集中在一起。
     
  • [MATLAB] LDPC 最小和译码算法的 MATLAB 实现 (285266).rar_LDPC 最小和算法_LDPC 最小和译码
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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。
     
  • 改进的多进制LDPC EMS最小和译码算法.rar_EMSEMS_LDPC_多进制LDPC_最小和算法
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    本资源探讨了一种针对多进制低密度奇偶校验（LDPC）码的改进型EMS最小和译码算法，旨在提高通信系统的纠错性能。通过优化解码过程，该方法有效降低了误码率，在复杂度与效率之间实现了良好平衡。 在MATLAB环境下研究LDPC码的最小扩展及其译码算法是一个重要的课题。这类工作通常涉及到对现有标准或理论模型进行优化与改进，以提高通信系统的性能。通过使用MATLAB的强大工具箱和支持库，研究人员能够高效地设计、仿真和分析各种LDPC编码方案，并评估它们在不同信道条件下的表现。 最小扩展技术对于减小存储需求并加速译码过程至关重要，在保持或接近原始错误纠正能力的同时实现这一目标是许多研究的核心内容。此外，开发新的迭代译码算法也是提高LDPC系统性能的关键因素之一。这些新方法可能包括改进的消息传递策略、更有效的奇偶校验矩阵结构或者创新的终止准则等。 总之，在MATLAB中开展针对LDPC码的研究为探索其理论极限和实际应用提供了丰富的可能性，并且有助于推动相关领域的发展与进步。
     
  • LDPC译码算法-最小和与和积算法-Matlab实现
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    本项目基于Matlab平台，实现了LDPC（低密度奇偶校验）编码中的两种重要译码算法——最小和算法与和积算法。通过模拟不同信道条件下的解码性能，该项目为研究者提供了直观的分析工具。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：LDPC译码算法_最小和算法_和积算法_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可联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于SPA的LDPC译码算法
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    本研究提出了一种基于单路径算法(SPA)优化的低密度奇偶校验(LDPC)译码方法，显著提升了数据传输中的解码效率与纠错能力。 LDPC编码是一种接近香农限的高效信道编码技术，在通信领域得到了广泛应用。本代码是用于LDPC编码仿真的程序，采用SPA译码算法，适用于仿真及性能分析。
     
  • 基于Matlab的LDPC码BP译码算法
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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。
     
  • LDPC码_NBLDPC.rar_NB-LDPC_matlab_NBLDPC详解_多元LDPC
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    本资源包提供NB-LDPC（窄带低密度奇偶校验）编码的Matlab实现与详细文档，深入讲解了多元LDPC码的设计原理及应用。 多元LDPC编译码MATLAB程序采用BP译码算法。
     
  • LDPC最小和MS解码的MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的低密度奇偶校验（LDPC）码最小和算法(Min-Sum, MS)解码器的完整代码，适用于通信系统中的错误纠正编码研究与应用。 本代码采用MS最小和译码方法实现LDPC的译码。需要注意的是，该代码仅适用于规则LDPC，但若需用于不规则LDPC，则只需对现有代码进行适当调整即可。
     
  • 基于Matlab的多进制LDPC编译码算法仿真程序及LDPC编码研究
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    本简介探讨了在Matlab环境下开发和实现的一种多进制低密度奇偶校验（LDPC）编译码算法及其仿真程序，深入分析了LDPC编码技术，并提供了详细的性能评估。 多进制纠错码LDPC编译码的MATLAB算法仿真程序，包含详细的注释说明。
     
  • 基于BP算法的LDPC译码实现
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    本研究探讨了利用反向传播（BP）算法优化低密度奇偶校验（LDPC）码的译码过程，旨在提升数据传输效率和可靠性。 使用BP算法实现LDPC译码的多种方法，并提供支持的MATLAB程序。