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一个128乘256的LDPC校验矩阵。

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简介:
经过构造,得到的128行256列的LDPC校验矩阵,其码率为1/2,并采用mat格式,使其能够直接在MATLAB环境下进行应用。

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客服
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  • 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。
  • 关于LDPC生成方法.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。
  • 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。
  • QC-LDPC构建方法
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    本简介探讨了QC-LDPC码校验矩阵的构建技术,介绍了其在通信系统中的应用价值,并分析了几种主流构造方法及其优缺点。 关于QC-LDPC码的校验矩阵构造有详细的解释,并且内容易于理解。
  • 128位有限域GF(128)法器代码
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    本项目实现了一个针对128位有限域GF(128)的高效矩阵乘法运算器,适用于需要进行大规模数据加密和解密的应用场景。 伽罗瓦域GF(2^128)乘法器是Ghash算法的核心部件,该算法用于加密系统中的散列处理。其性能直接影响到整个Ghash模块的效率。本段落采用Arash Reyhani-Masoleh 提出的方法进行分析和设计,并使用Verilog语言编写代码以实现仿真功能。之后通过Synplify工具对设计方案进行了综合优化。最后,将该乘法器与其他现有方法进行了比较,结果显示,在当前硬件条件下,这种实现方式同样具备良好的可操作性和效率。
  • genH.rar_LDPC生成_LDPC_规则化LDPC_非二进制LDPC
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    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。
  • 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。
  • verilog_document.zip_128法_法_verilog_ verilog
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    本资源提供了一个利用Verilog语言实现的128x128矩阵相乘的设计文档。包含了详细的代码和注释,适用于学习数字电路设计及硬件描述语言的学生或工程师。 本段落将深入探讨如何使用Verilog语言实现128x128矩阵乘法,并结合Quartus II工具进行设计与仿真。Verilog是一种硬件描述语言(HDL),常用于数字电子系统的建模和设计,包括处理器、内存、接口及复杂的算法如矩阵乘法。 ### 矩阵乘法的原理 矩阵乘法是线性代数中的基本运算。如果A是一个m x n的矩阵,B是一个n x p的矩阵,则它们相乘的结果C将为一个m x p的矩阵。每个元素C[i][j]通过以下公式计算: \[ C[i][j] = \sum_{k=0}^{n-1} A[i][k] * B[k][j] \] ### Verilog中的矩阵乘法结构 Verilog代码通常包含状态机(FSM)、乘法器、加法器以及可能的数据存储单元。在这个案例中,我们有以下文件: - `fsm.v`:控制整个计算流程的状态机模块。 - `top.v`:整合所有子模块并提供输入输出接口的顶层模块。 - `mul_add.v`:包含一个或多个乘法器和加法器以执行乘法和累加操作的模块。 - `memory2.v`, `memory3.v`, 和 `memory1.v`:用于存储矩阵元素,以便分批处理大矩阵乘法。 ### 设计流程 - **定义数据路径**:使用Verilog描述硬件逻辑,包括数据读取、计算及写回过程。 - **状态机设计**:设计一个FSM来控制数据的加载、执行和结果累加顺序。例如,可能有一个状态用于加载矩阵元素,另一个用于乘法操作,再一个用于存储最终结果。 - **乘法器与加法器的设计**:可以使用基本逻辑门实现这些操作或采用更高级IP核进行优化。 - **内存设计**:128x128的矩阵需要大量存储空间。应利用BRAM资源来高效地管理数据。 ### Quartus II 实现 - **综合(Synthesis)**: 将Verilog代码转化为逻辑门级表示,由Quartus II自动完成。 - **适配(Place & Route)**:将逻辑门分配到FPGA的物理位置上进行布局和布线。 - **下载与验证**:编译配置文件并下载至FPGA硬件测试平台以确保设计正确运行。 ### 性能优化 - 使用流水线技术提高计算速度,通过并行处理不同阶段的数据运算。 - 尽可能复用乘法器及加法器来减少资源使用量。 - 采用分布式RAM策略来降低布线延迟和提升性能。 ### 结论 利用Verilog与Quartus II实现128x128矩阵乘法涉及硬件设计、控制逻辑以及数据处理。通过有效的模块划分和优化,可以在FPGA上高效执行大规模计算任务。理解每个模块的作用及其协同工作方式是成功的关键,这需要掌握扎实的Verilog编程技巧及数字电路基础。
  • 基于MATLABLDPC编码及构建方法
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    本研究探讨了利用MATLAB软件进行低密度奇偶校验(LDPC)码的编码技术及其校验矩阵的设计与实现方法。 LDPC编码方法使用MATLAB构造校验矩阵。
  • LDPC编码-任意码率-涵盖生成及编码过程
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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。