MATLAB 仿真完成了 LDPC 编解码。-ITADN社区

MATLAB环境下LDPC编解码的仿真实现

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本项目在MATLAB环境中进行低密度奇偶校验（LDPC）码的编解码仿真实现，旨在验证其性能并优化算法。这个MATLAB仿真程序实现了LDPC低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check）算法。适用于AWGN信道。

基于MATLAB的LDPC编码与解码仿真程序

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本项目为基于MATLAB开发的低密度奇偶校验（LDPC）码的编码和译码仿真程序，适用于通信系统中的纠错编码研究。 MATLAB的LDPC仿真程序包含Mackay构造法、BP译码、BF译码和LLR BP译码功能。该程序能够顺利运行并产生结果，理论上支持任何码率。

基于MATLAB的LDPC码编码与解码仿真实现

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本研究利用MATLAB平台，实现了低密度奇偶校验（LDPC）码的高效编码和解码过程，并进行了详细的仿真测试。基于MATLAB的低密度奇偶校验（LDPC）码编码与解码仿真探讨了LDPC码的基本原理、源程序设计以及性能评估中的仿真图展示。文中详细分析了在MATLAB环境下，不同参数设置对LDPC码性能的影响，包括但不限于：代码长度、列权重和迭代次数等关键因素的调整及其效果。通过具体实验验证这些变化如何影响编码与解码过程，并展示了相应的源程序及结果图形以供进一步研究参考。

LDPC编译码方案的MATLAB仿真

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本项目聚焦于低密度奇偶校验（LDPC）编码技术的研究与实现。通过MATLAB平台搭建了高效的LDPC编解码系统仿真模型，深入探讨其性能优化策略和应用场景，为通信系统的可靠传输提供技术支持。本段落主要研究LDPC码的编译码算法。首先介绍了LDPC的相关基本概念，接着阐述了LDPC码的性能特点、发展应用以及其基本理论知识。最后，在译码算法方面，对BP译码算法进行了简要介绍和仿真分析。

LDPC编译码仿真的Matlab 2021a实现

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本项目基于MATLAB 2021a平台，实现了低密度奇偶校验（LDPC）编码与译码的仿真。通过该仿真工具可以深入研究和优化LDPC码在各种通信场景下的性能。 s = round(rand(1, cols-rows)); % 生成随机整数向量 H = genH(rows, cols); % 使用genH函数产生LDPC编码所需的H矩阵 [u,P,rearranged_cols] = ldpc_encode(s,H); % 对输入数据进行LDPC编码 SNR = 10; amp = 1; % 设置量化幅度 tx_waveform = bpsk(u,amp); % 将编码后的二进制序列转换为BPSK调制信号 rx_waveform = awgn(tx_waveform,SNR); % 添加AWGN噪声 scale(1:length(u))=1; % 不考虑衰落影响 [uhat vhat] = ldpc_decode(rx_waveform, SNR, amp, scale,H,rearranged_cols); % 对接收信号进行LDPC译码

MATLAB环境下LDPC编码仿真源码.zip

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本资源提供了一个在MATLAB环境中进行低密度奇偶校验（LDPC）编码仿真的完整源代码包，适用于通信系统的研究与学习。源码参考学习使用，希望对你的学习有所帮助。

LDPC码的编译码仿真

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本项目旨在通过计算机仿真技术研究和分析LDPC（低密度奇偶校验）码的编码与解码性能，探索其在通信系统中的应用潜力。在通信领域，Low-Density Parity-Check（LDPC）码是一种重要的纠错编码技术，它能有效地提高数据传输的可靠性。本项目着重于使用MATLAB实现LDPC码的近似下三角法编码和Sum-Product Algorithm（SPA）译码的仿真过程，并考虑了在Additive White Gaussian Noise（AWGN）信道中的应用。 **近似下三角法编码** 近似下三角法是LDPC码编码的一种优化策略，它通过将生成矩阵转换为接近下三角形的形式来简化编码过程并降低计算复杂度。这种方法提高了实时通信系统的编码速度和效率，同时保持了良好的编码性能。 **SPA算法译码** Sum-Product Algorithm（SPA）是一种基于图论的译码方法，利用概率推理恢复在AWGN信道中受到干扰的数据信息，在低信噪比环境下表现出色，并能有效纠正错误。 **MATLAB实现** 本项目使用MATLAB作为仿真工具。预处理脚本`preprocess.m`可能用于生成或处理LDPC码的生成矩阵以及设置仿真的参数，如信道条件和编码率等。编码脚本`encode.m`实现了近似下三角法编码过程，将原始信息比特转换为抗噪声的编码比特流。“ldpc_endec.m”可能是主程序，负责调用上述函数并进行完整的通信链路仿真，在AWGN信道中传输数据。此外，“gf2inv.m”和“gf2rref.m”可能用于GF(2)域上的矩阵操作，包括求逆和行最简形变换。这些脚本在处理LDPC码时是必需的步骤。“512×1024regular.mat”，“256×512regular.mat”，以及“128x256regular.mat”等数据文件包含了不同尺寸的生成矩阵，可用于模拟不同的编码速率和纠错能力。 **AWGN信道仿真** 在AWGN信道中，传输的数据会受到白高斯噪声的影响。通过调整信号与噪声比（SNR），可以研究系统性能随噪声变化的情况。综上所述，本项目通过MATLAB仿真实现了对LDPC码编码和译码原理的深入理解，并探讨了其在AWGN信道中的表现。结合近似下三角法和SPA算法的应用为实际通信系统的错误控制提供了高效的策略；同时通过对不同尺寸生成矩阵进行仿真分析，进一步探究编码率与纠错能力之间的关系。

Simulink中的LDPC编码仿真

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本项目专注于在Simulink环境中构建和仿真低密度奇偶校验（LDPC）码的通信系统模型，探索其纠错性能。我完成了LDPC的Simulink仿真工作。

LDPC-3GPP-MATLAB：基于3GPP版本15新无线电LDPC码的Matlab编码与解码仿真开发

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LDPC-3GPP-MATLAB是一款专为研究和教育设计的软件工具，它基于3GPP Release 15规范中的新无线电（NR）LDPC编码标准，在MATLAB平台上实现高效的编码与解码仿真功能。新无线电（NR）是5G通信标准的核心部分，在数据传输效率和可靠性方面有显著提升。其中，低密度奇偶校验（LDPC）码作为关键的错误纠正技术被用于提高系统的误码率性能。本项目提供了一个Matlab仿真环境，专门针对3GPP Release 15标准中的NR LDPC编码和解码算法。理解LDPC码的基本原理至关重要。这是一种线性分组码，由稀疏校验矩阵定义，具有较低的“密度”，即大部分校验位仅与少数信息位相关联。这种结构使得LDPC码能够通过简单的迭代解码算法接近香农限性能。在3GPP标准中，NR LDPC编码的设计考虑到了实时性和复杂性问题，并采用了特定构造方法如图灵机器码和准循环码。本项目关注的是3GPP TS38.212规范中的编码器和解码器实现。TS38.212是关于NR物理层详细规格的文档，定义了包括LDPC在内的各种编码方案。在PDSCH（物理下行链路共享信道）与PUSCH（物理上行链路共享信道）中，LDPC被用于保护用户数据以确保无线传输中的可靠解码。该项目提供的Matlab仿真内容如下： 1. **编码器实现**：根据3GPP标准，实现了NR LDPC的生成过程。这包括调整码率、构造编码矩阵以及执行信息比特到码字映射的过程（通常涉及位串扩展、交织和与生成矩阵相乘）。 2. **解码器实现**：仿真了适用于NR LDPC的迭代软输入/输出(SISO)解码算法，如消息传递算法（MPA），包括Belief Propagation (BP) 或Min-Sum 算法。这一过程包含反交织、多次解码迭代以及恢复最终结果。 3. **性能评估**：通过仿真不同信道条件下的误码率(BER)和解码成功率，以评价编码/解码系统在实际通信环境中的表现。这有助于理解该系统的噪声、衰落及干扰抵抗能力。 4. **可扩展性**: 由于基于Matlab, 用户可以方便地修改参数来研究不同码型、码率以及信道模型对性能的影响。 5. **教育和科研价值**：对于学生与研究人员，这个项目提供了一个深入了解NR LDPC工作原理的平台，并且也可以作为开发实际通信系统原型的基础。通过该仿真实现, 开发者及研究者可以在不依赖硬件设备的情况下探索并优化5G中的编码策略，这对推动技术进步和创新至关重要。项目的github_repo.zip文件可能是源代码仓库，用户可以下载这些Matlab脚本来学习与验证NR LDPC的编码解码机制。

MATLAB中的LDPC仿真代码

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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。

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