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LDPC.rar_LDPC_LDPC_matlab_比特翻转_比特翻转译码_置信传播算法

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简介：
本资源包包含用于实现低密度奇偶校验（LDPC）编码的MATLAB程序，重点在于利用比特翻转和置信传播算法进行高效解码。 LDPC编译码算法包括置信传播、比特翻转以及对数域的置信传播译码算法。

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  • LDPC.rar_LDPC_LDPC_matlab_比特翻转_比特翻转译码_置信传播算法
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    本资源包包含用于实现低密度奇偶校验（LDPC）编码的MATLAB程序，重点在于利用比特翻转和置信传播算法进行高效解码。 LDPC编译码算法包括置信传播、比特翻转以及对数域的置信传播译码算法。
     
  • WBF.zip_LDPC_WBF_bf_matlab_加权比特翻转算法
    优质
    本资源提供了一种基于LDPC码的改进型加权比特翻转解码算法（WBF）的Matlab实现代码，适用于编码理论研究与工程应用。 加权比特翻转译码算法涉及一些可用的码字，包括EG-LDPC码和通过PEG构造的LDPC码。
     
  • 基于MATLAB的LDPC编译码比较：比特翻转与BP算法的信噪比-误码率分析
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    本研究利用MATLAB平台对比了低密度奇偶校验（LDPC）码在比特翻转和信念传播(BP)两种解码算法下的信噪比(SNR)-误码率(BER)性能，提供理论与仿真数据支持。 目前基本达到了理论误码率图像的要求，但性能仍有提升空间，实际的误码率比预期值稍大一些。代码已添加详细注释，易于理解。 文件夹中的“程序”包含BF译码算法，运行main1即可执行该算法。信噪比设置为[0:0.5:2]是为了与BP算法有相同的横坐标，便于比较两者性能差异。在信噪比为1到2时误码率较小，在4的时候会有明显变化。如需进一步测试大信噪比条件下的表现，可以调整参数至0-5范围内，但请注意这会增加程序运行时间（可能需要约10分钟）。 解压文件后直接出现的代码是BP算法实现，取对数即为SUM-Product译码算法。要执行此部分，请运行LDPC_demo.m脚本。由于信噪比为3和4时图像无法正常显示，因此初始设置范围仅限于0至2之间。若希望测试更高信噪比环境下的表现，则可尝试增加编码长度（但相应地也会延长程序的计算时间）。 整个过程大约需要10到30分钟完成，请耐心等待结果生成。如有任何疑问或建议欢迎在评论区留言交流讨论。
     
  • 关于LDPC的比特翻转解码方法.zip
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    本资料探讨了LDPC编码中的一种创新解码技术——比特翻转算法，旨在提高数据传输的可靠性和效率。内容包括理论分析与实验验证。 对LDPC码进行比特翻转译码。比特翻转译码适用于LDPC码的解码过程。在这一过程中，需要自行定义G矩阵和H矩阵来实施比特翻转BF译码算法。
     
  • 比特反转译码
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    比特反转译码是一种编码技术，用于改善数据传输中的频率利用率和信号完整性，特别是在预加重滤波器设计中发挥关键作用。 对LDPC进行比特翻转译码时，程序中的G矩阵和H矩阵需要自行给定，并且有详细的备注介绍。
     
  • 维特比译码Matlab代码-维特比算法
    优质
    本资源提供了一套详细的Matlab代码实现，用于演示和实践经典的维特บ算法。通过该代码，学习者可以深入理解并掌握维特比译码的核心原理及其应用技巧。 维特比解码MATLAB代码使用维特比算法进行错误检测与纠正的任务是编写用于生成多项式g1=110111和g2=111011的卷积（2、1、9）编码器的解码程序，并通过路径度量分析来评估其在百分比错误检测和校正中的表现。具体而言，选择一个4位数据字“1101”作为输入，生成相应的8比特代码字。 接下来，在所有可能的一位错误（共八种情况）、两位错误（二十八种组合）及三位错误（五十六个不同情形）的情况下进行测试，并使用维特比算法对每个结果的码字解码。选择具有最小路径度量的数据作为最终输出，然后将其与正确的数据字比较。 若检测到path-metric不等于0且获取的数据字正确，则表示该情况下的错误已被成功纠正；反之，如果path-metric不为零但获得的数据字仍不匹配原始值，则表明尽管存在错误但它未能被修正。最后，在路径度量为零且输出数据与期望一致的情况下，说明没有发生传输错误或者已成功校正了所有可能的干扰因素导致的差错。 通过这种方法可以全面评估维特比算法在不同级别误码情况下的检测和纠正能力。
     
  • 改进型梯度下降比特翻转算法在LDPC码中的应用
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    简介：本文探讨了改进型梯度下降比特翻转算法在低密度奇偶校验（LDPC）码中的创新性应用，显著提升了纠错能力和解码效率。 LDPC码的改进梯度下降比特翻转解码器。
     
  • 维特比译码算法
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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。
     
  • 改进型BF比特翻转算法在LDPC中的应用_matlab实现_IMWBF与LDPCBF比较
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    本研究针对LDPC编码系统，采用MATLAB实现了改进型BF比特翻转算法（IMWBF）并将其与传统LDPC BF算法进行性能对比分析。 LDPC的各种改进比特翻转算法及加权比特翻转算法，包括BF算法。
     
  • 基于AIS的8比特字节到6比特字节转换算法分析
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    本文深入探讨了一种基于AIS的高效数据压缩技术，具体阐述了将8比特字节数据转化为6比特字节的技术方法及其优化策略。 在AIS信息解析过程中，涉及到将8比特字节转换为6比特字节的算法。