Advertisement

LDPC MATLAB代码-LDPC 5G: LDPC_5G

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LDPC MATLAB代码-LDPC 5G: LDPC_5G
    优质
    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。
     
  • MATLAB的edge源代码-5G-LDPC：5GLDPC代码
    优质
    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码的编码
    优质
    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。
     
  • LDPC MATLAB代码-LDPC_code:包含MATLAB的LDPC代码
    优质
    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。
     
  • MATLAB中5G通信使用LDPC码以实现LDPC编译码功能
    优质
    本项目介绍在MATLAB环境下如何利用内置函数实现基于5G通信标准的LDPC（低密度奇偶校验）编码与解码，详细探讨了LDPC码的应用及其在提高数据传输效率中的作用。 在5G通信中使用LDPC码可以实现LDPC编译码功能。
     
  • LDPC MATLAB
    优质
    本项目基于MATLAB环境，专注于研究与实现低密度奇偶校验（LDPC）码的编码及译码算法。通过模拟不同信道条件下的通信性能，旨在优化数据传输的可靠性和效率。 **LDPC（低密度奇偶校验码）MATLAB实现详解** 在通信和数据存储领域，LDPC（Low-Density Parity-Check）码是一种高效、高性能的纠错编码技术，它利用稀疏的校验矩阵来检测和纠正数据传输中的错误。作为强大的数学计算环境，MATLAB是进行LDPC编码研究与实现的理想工具。本篇将深入探讨如何使用MATLAB进行LDPC编码的实现，并基于提供的资源进行详细的分析。 1. **LDPC码基础** - **定义**：LDPC码是由稀疏的校验矩阵定义的线性分组码，其中“低密度”指的是校验矩阵中的非零元素数量相对较少，这使得它可以被高效地解码。 - **工作原理**：编码过程通过生成一系列满足校验矩阵条件的二进制信息位序列，而解码则尝试找到最可能的原始信息位序列，即使在有错误的情况下。 2. **MATLAB实现步骤** - **码率选择**：确定信息位与总位数的比例（即码率），这影响着编码效率和纠错能力。 - **构造校验矩阵**：使用图形化或随机方法生成稀疏的校验矩阵，例如使用 Tanner 图或者 Gallager 的迭代算法。 - **编码过程**：通过`ldpcencode`函数将信息位转换为LDPC码字。此函数内部实现了基于信念传播的软输入软输出（SISO）解码算法。 - **模拟信道**：在MATLAB中，可以创建一个模型来模拟实际传输中的噪声和干扰。 - **解码过程**：使用`ldpcdecode`函数对有误的数据进行解码。此函数支持多种解码算法，如消息传递算法（Message-Passing Algorithm）。 - **性能评估**：利用误码率（BER）和误块率（FER）等指标来评估编码系统的性能。 3. **提供的资源分析** - 提供的文件可能包含有关LDPC编码理论介绍或指向更多相关资料的链接，以及MATLAB代码示例。这些代码包括构建与解码函数及信道仿真脚本，可以帮助理解LDPC编码实现细节。 4. **实际应用** - **无线通信**：在5G NR、Wi-Fi 802.11ad等标准中广泛使用，提高数据传输的可靠性。 - **硬盘存储**：用于提升硬盘读写时的数据纠错能力。 - **深空通信**：NASA火星探测器和星际任务采用LDPC码以应对长距离通信中的高误码率问题。 5. **学习与实践建议** - **理解基本概念**：先掌握LDPC编码的基本理论，包括构造方法和解码算法。 - **分析示例代码**：仔细阅读提供的MATLAB代码，了解每个函数的作用及其相互关系。 - **仿真实验**：设计不同的信道模型，并观察不同参数下编码系统的性能表现。 - **优化与扩展**：尝试改进现有算法或开发新的编码结构以适应特定应用场景。 通过以上内容，可以看到，MATLAB为学习和实现LDPC码提供了便利的环境。结合提供的资源，无论是初学者还是有经验的专业人士都能深入理解和应用这项关键技术。
     
  • MATLAB中的LDPC仿真代码
    优质
    这段简介可以这样描述：“MATLAB中的LDPC仿真代码”提供了一套使用MATLAB语言编写的低密度奇偶校验码（LDPC）编码和译码的模拟程序，适用于信息论、通信工程领域的研究人员及学生学习与实践。 该LDPC软件旨在介绍基于计算机的LDPC码仿真。
     
  • LDPC for Flash - MATLAB Code: LDPC-for-flash-MATLAB-Code...
    优质
    本资源提供用于Flash存储器纠错的低密度奇偶校验（LDPC）码MATLAB代码。适用于研究与开发，帮助提升数据可靠性和读写性能。 【标题】LDPC编码在闪存应用中的MATLAB实现 【内容详解】 LDPC（低密度奇偶校验）编码是一种高效的前向错误纠正技术，在数据存储、无线通信等领域有着广泛应用，尤其是在闪存系统中更为突出。本项目提供了一套MATLAB代码，用于实现LDPC的编解码算法，特别适用于闪存应用环境。通过运行`ldpc_demo.m`文件，用户可以直观地了解和学习LDPC编码的工作原理及其实际操作方法。 1. **LDPC编码基础** - **编码原理**： LDPC码基于稀疏矩阵构造线性分组码，其核心在于设计一个低密度的校验矩阵，并通过简单的异或运算连接信息位与校验位。 - **编码过程**： 信息位经过校验矩阵进行线性变换生成对应的校验位，二者组合形成完整的编码字。由于校验矩阵具有稀疏特性，因此整个编码过程较为高效。 2. **MATLAB实现** - **设计校验矩阵**： 在MATLAB中通常采用Gallager算法或基于Tanner图的随机方法来构造所需的校验矩阵。 - **编码函数**： 编写用于信息位到完整码字转换的功能代码，包括执行矩阵乘法和异或操作等步骤。 - **优化效率**： 为了确保在计算资源有限的情况下仍能顺利运行，MATLAB代码需进行相应地优化处理，比如采用向量化运算来提高性能。 3. **闪存应用** - **错误模型**： 由于闪存存储器的特性，在数据读写过程中容易发生位翻转等随机错误。LDPC编码能够有效应对这些情况。 - **纠错能力**： 根据闪存特有的错误率特征，通过调整校验矩阵的设计可以定制不同等级的纠错性能。 4. **`ldpc_demo.m`** - **演示流程**： 此脚本通常会展示如何初始化参数、生成编码字以及模拟数据传输中的错误，并使用解码算法恢复原始信息。 - **常用解码方法**： 常见的解码技术包括消息传递算法（MPA），如比特翻转和信念传播等，MATLAB实现可能涉及迭代过程。 5. **系统开源** - **代码可扩展性**： 开源特性允许用户根据需求修改或增强现有功能。 - **社区支持**： 活跃的开发者社群为用户提供获取帮助、分享经验以及共同推进项目发展的平台。 6. **学习与实践** - **理论理解**： 通过此项目，学习者可以深入掌握LDPC编码的理论基础及应用背景。 - **动手操作**： 运行和调试代码的过程有助于增强编程技能，并深入了解LDPC编码的具体实现细节。 综上所述，本项目的MATLAB代码为研究与实践LDPC编码提供了一个实用平台。它涵盖了从基本概念到实际应用的所有内容，特别适合通信、纠错码理论以及计算机科学领域的学者及工程师使用。通过探索这套开源资源，不仅可以加深对LDPC编码的理解，还能为其个人项目开发奠定坚实基础。
     
  • QC-LDPC代码.zip
    优质
    该压缩文件包含了一种高效的前向纠错编码技术——准循环低密度奇偶校验（QC-LDPC）码的相关资料与实现代码，适用于数据通信中的错误纠正。 已经运行好的QC-LDPC编码程序可以直接在MATLAB中打开进行仿真，代码中的每一句话都有详细的解释，非常适合新手学习。