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MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码

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简介：
这段简介描述的是一个基于MATLAB环境下的开源项目——MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码，专注于提供5G通信系统中LDPC（低密度奇偶校验）编码的相关实现。该项目为研究和开发人员提供了学习与实验的重要资源。 为了测试LDPC编码和解码功能，请在MATLAB下运行test_all_ldpc_cases函数。其中的LDPC解码功能decLDPC_layered.m由Christoph Studer编写，我对其进行了小的修改以加快执行速度；另一项解码功能ldpc_decode.m也包含在此代码库中。此外，还附带了两个来自3GPP的Excel文件。除了decLDPC_layered.m和ldpc_decode.m之外的所有MATLAB代码均遵循MIT许可证。

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  • MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码
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    这段简介描述的是一个基于MATLAB环境下的开源项目——MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码，专注于提供5G通信系统中LDPC（低密度奇偶校验）编码的相关实现。该项目为研究和开发人员提供了学习与实验的重要资源。 为了测试LDPC编码和解码功能，请在MATLAB下运行test_all_ldpc_cases函数。其中的LDPC解码功能decLDPC_layered.m由Christoph Studer编写，我对其进行了小的修改以加快执行速度；另一项解码功能ldpc_decode.m也包含在此代码库中。此外，还附带了两个来自3GPP的Excel文件。除了decLDPC_layered.m和ldpc_decode.m之外的所有MATLAB代码均遵循MIT许可证。
     
  • LDPC MATLAB代码-LDPC 5G: LDPC_5G
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    LDPC_5G是一款基于MATLAB开发的低密度奇偶校验（LDPC）码实现工具箱，专为满足5G通信标准设计，提供高效编码与译码功能。 为了测试LDPC编码和解码功能，请在MATLAB下运行以下命令：test_all_ldpc_cases。其中，LDPC解码函数decLDPC_layered.m由Christoph Studer编写，并经过一些小的修改以提高执行效率；另一个解码函数ldpc_decode.m则来自另一来源。此外，还包含两个从3GPP获取的Excel文件。除了这两个解码函数之外的所有MATLAB代码遵循MIT许可证。
     
  • LDPC MATLAB代码-LDPC_code:包含MATLAB的LDPC代码
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的低密度奇偶校验（LDPC）码工具包。适用于研究和教学用途，帮助用户理解和实验LDPC编码技术。 在IT领域，LDPC（Low-Density Parity-Check）码是一种重要的纠错编码技术，在数据通信、存储系统及无线通信中有广泛应用。这里提供了一套基于MATLAB实现的LDPC码相关算法资源，适合对通信系统和编码理论感兴趣的学者进行研究与学习。 为了理解LDPC码的基本原理，我们需要知道它是由Richard W. Hamming在1950年提出的线性分组码类型，通过构建稀疏的校验矩阵来工作。这种矩阵的特点是大部分条目为零，只有少数为一，因此得名“低密度”。其稀疏结构使得LDPC码具备较高的纠错能力，并且性能接近香农限。 MATLAB作为一种强大的数值计算环境，非常适合实现这类复杂算法。“LDPC_code-master”压缩包中可能包含以下内容： 1. **LDPC码生成器**：这部分代码可能会包括用于生成特定码率和长度的LDPC码函数。这些函数可能是随机生成或基于预定义校验矩阵。 2. **编码算法**：该部分提供生成编码比特流的功能，如位交织可变长度编码（BI-VL encoding）或者消息传递算法（Message Passing Algorithm，例如Belief Propagation）。 3. **解码算法**：通常包括迭代解码方法的实现，比如Sum-Product算法或Min-Sum算法。这些通过在图上的消息传递来恢复原始信息。 4. **仿真与性能评估**：这部分可能包含用于模拟信道噪声（如AWGN信道）和计算误码率（BER）、块错误率（BLER）的代码，帮助用户评估编码方案的效果。 5. **示例与测试**：为了便于理解和使用这些代码，可能会提供一些演示如何进行编码解码的例子脚本。 学习分析这套MATLAB代码有助于深入理解LDPC码的设计和解码过程，并且可以探索在实际应用中调整参数以优化性能的方法。由于这是一个开源项目，可能还有活跃的开发者社区支持，他们已经解决了一些常见问题或提供了额外的功能与优化方案。 “LDPC_code-master”资源为研究和实践LDPC码提供了一个宝贵的起点，对于通信工程的学生、教师及研究人员来说是一份重要的学习资料。通过阅读并运行这些代码，可以加深对LDPC码及其解码算法的理解，并有机会进行进一步的定制化开发和性能优化。
     
  • LDPC-Matlab代码：LDPC码的编码
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    本资源提供基于Matlab实现的LDPC（低密度奇偶校验）码的编码程序，适用于通信系统中的信道编码研究和学习。 LDPC-Matlab代码实现LDPC码的编码功能：`codeWord = ldpcEncoding(H, u)`。输入变量包括奇偶校验矩阵H以及信息位向量u，输出为根据信息位向量u生成的码字。此方法适用于完整或非完整秩奇偶校验矩阵的情况。相关代码由史莱玛尼·贾梅尔于2020年在MATLAB中央文件交换平台上发布。
     
  • MATLAB的edge源代码-RMT: RMT
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    RMT项目是基于MATLAB环境下对图像边缘检测函数`edge`的深入研究与实现。该项目提供了自定义算法和参数调整能力，增强图像处理功能。 这段文字描述的是与Giacomo Livan、Marcel Novaes 和 Pierpaolo Vivo 的“随机矩阵简介”相关的Matlab文件集合。所有Matlab 文件的命名都与书中使用的名称一致，因此使用起来应该不会很困难。唯一的例外是 histnorm.m（用于绘制标准化直方图）和 double_factorial.m （被代码 Gaussian_finite_density_check.m 调用）。所有的代码都是在 Matlab R2015b 版本上编写并测试过的。
     
  • MATLAB的edge源代码-GRACE_Matlab_Toolbox: GRACE_Matlab_Toolbox
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    GRACE_Matlab_Toolbox是一款基于MATLAB开发的工具箱，它包含了用于处理和分析GRACE重力数据的多种函数。其中包括了使用MATLAB内置函数edge的源代码，帮助科研人员更高效地进行数据分析与可视化工作。 GRACE_Matlab_Toolbox（GRAMAT）包含一组开源函数用于处理GRACE 2级球面谐波系数乘积。GMT的数据处理功能包括：去除“从北到南”的条纹和平滑，进行球谐分析与合成；减少由GRACE衍生的质量变化引起的泄漏效应，并在时空范围内分析区域质量变化。该工具箱还提供了一个方便使用的Matlab GUI界面。 此工作已在《地球科学信息学》上发表。使用GRACEMatlab工具箱时，请引用以下论文： 1. 冯伟，沉昌民，潘Y，“中国地下水储量变化的卫星重力监测：综述”，遥感2018年第5期，第674页。 2. 冯伟、钟明.J.-M。Lemoine，R.Biancale，H.-T.Hsu和Xia Xia，“利用GRACE数据与地面测量评估华北地区地下水枯竭情况”，水资源研究2013年版。 如果您在出版物中引用了上述论文，请告知我们。
     
  • MATLAB的Edge源代码-LDPC-3GPP：适用于3GPP版本15新无线电LDPC码的编码器与解码器-Matlab...
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    这段代码提供了针对3GPP版本15新无线电标准设计的低密度奇偶校验（LDPC）码的高效实现，包括编码和解码功能，适用于Matlab环境。 这段文字描述了在3GPP版本15中新无线电LDPC码的编码器和解码器的Matlab仿真代码。该代码可用于模拟新无线电系统中的低密度奇偶校验（LDPC）码，并且可以从相关文档中获取标准规范（TS38.212）。要开始使用此代码，建议运行plot_BLER_vs_SNR.m脚本。此外，请注意执行这些文件需要拥有Matlab通信工具箱的许可证。
     
  • MATLAB中的EKF-SLAM仿真 - edge源代码
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    本项目提供MATLAB实现的EKF-SLAM（边缘）算法的完整源码。通过模拟机器人在未知环境中的探索与定位，演示如何利用传感器数据进行地图构建和状态估计。适合于学习SLAM技术的研究者使用。 MATLAB中的SLAM模拟器使用图形界面进行可视化，并允许手动绘制房间和障碍物。该软件由JaiJuneja编写并开发，是牛津大学工程科学系本科项目的一部分。 请出于个人或研究目的自由地使用、修改和分发此软件，并注明作者身份及包含版权信息。其中部分代码从其他软件改编而来，具体如下： 雅各布变换的代码改编自琼·索拉（）的SLAM课程。 doICP.m中的ICP算法改编自AjmalSaeedMian编写的代码。 未修改的任何第三方代码都在文件夹3rd-party中指示。导航到根文件夹并运行setup.m，GUI将自动打开。在根目录下有许多预设地图保存为.mat文件，可以加载这些地图或创建自己的地图。准备就绪后点击“执行SLAM模拟”，生成的网格图可另存为.mat文件（及分辨率）或.tiff图像中的矩阵形式。
     
  • QC-LDPC编码的源代码
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    这段简介可以描述为：“QC-LDPC编码的源代码”提供了一种高效的前向纠错方法，适用于多种通信系统。该代码实现了准循环低密度奇偶校验码的设计与编解码过程，具备良好的错误纠正性能和较低的实现复杂度。 在MATLAB中实现准循环LDPC码编码，可以避免出现4环结构，并且支持可变长度的码字，同时保证编码速度较快。
     
  • QC-LDPC编码的源代码
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    这段简介可以描述为：“QC-LDPC编码的源代码”提供了一套用于实现准循环低密度奇偶校验码（QC-LDPC）的程序资源。该代码适用于各种通信系统中的错误纠正，以提升数据传输的可靠性与效率。 在MATLAB中实现准循环LDPC码编码，可以避免出现4环结构，并且支持可变的码长。该方法具有较快的编码速度。