Advertisement

DPC:脏纸编码模数器-MATLAB开发。

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


简介:
以下详细描述了脏纸编码调制解调器的实现,由Erez、Uri 和 Stephan Ten Brink完成: “接近容量的脏纸编码方案。” 该研究发表于《IEEE Transactions on Information Theory》2005年第51卷第10期,共计3417-3432页。 Paulo Alexandre Crisóstomo Lopes 于 2005 年 4 月 18 日在里斯本大学高级技术研究所进行了相关工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • DPCMATLAB中的实现与
    优质
    本文介绍了脏纸编码在MATLAB环境下的具体实现方法及其发展过程,通过理论分析与实验验证相结合的方式,为通信系统的性能优化提供了新的思路和技术支持。 脏纸编码调制解调器的实现参考了Erez、Uri 和 Stephan Ten Brink 的论文《接近容量的脏纸编码方案》,该文发表于2005年10月的《IEEE Transactions on Information Theory》期刊,卷号为51。此外,Paulo Alexandre Crisóstomo Lopes 也对该主题进行了研究工作,他是里斯本大学高级技术研究所的研究人员。
  • 维特比译MATLAB及DPC:Paulo ACLopes与José AB Gerald提出的DPC)MODEM相关讨论...
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的维特比译码器及其在脏纸编码(DPC)MODEM中的应用,涉及Paulo ACLopes和José AB Gerald的研究成果。 维特比译码的Matlab代码可以用于实现卷积编码的解码过程。这种算法在数字通信领域非常有用,能够有效地纠正传输错误。如果你正在寻找相关资源或示例来帮助你理解和实施这个技术,有许多在线教程和学术论文可供参考。希望这对你有所帮助!
  • 带有Matlab及Tomlinson-Harashima预.zip
    优质
    本资源包含使用Matlab实现的脏纸编码与Tomlinson-Harashima预编码技术的完整代码。适合通信系统研究和学习者参考应用。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等多方面内容,并涉及无人机路径规划等多种应用领域的Matlab仿真。更多详情可通过博主主页搜索相关博客获得。 适用人群:本科和硕士研究生科研学习使用 开发者简介:热爱科研的MATLAB仿真开发人员,致力于技术与个人修养同步提升,欢迎进行项目合作交流。 团队长期从事以下领域算法的研究及改进: 1. 智能优化算法及其应用 - 改进智能优化算法(单目标和多目标) - 生产调度研究:包括装配线、车间生产线平衡等 2. 路径规划问题 - 旅行商问题(TSP)与时间窗口限制的TSP (TSPTW) - 各类车辆路径规划(VRP, VRPTW, CVRP),机器人及无人机三维路线设计,多式联运优化研究和基于无人机结合车辆配送的研究 3. 物流选址 - 背包问题、物流中心选址与货位优化等课题探讨 4. 电力系统优化研究 微电网、配电网络的最优配置,以及有序充电策略设计,储能双层调度及配置方案等。 5. 神经网络预测和分类算法: - 包括BP, LSSVM, SVM, CNN, ELM, KELM, Elman LSTM等多种神经网络模型及其应用 6. 图像处理技术 车牌、交通标志,发票及身份证等图像识别;字符(字母、数字、手写体汉字)与病灶检测;花朵药材水果蔬菜分类;手势指纹虹膜识别;路面状态裂缝行为分析以及答题卡人民币火检行人缺陷显著性疲劳火灾水损分级等多类图像处理。 7. 信号处理 包括故障诊断,脑电心电肌电信号的检测与去噪技术 8. 元胞自动机仿真: - 模拟交通流、人群疏散以及病毒扩散和晶体生长现象 9. 无线传感器网络 Dv-Hop定位优化、RSSI定位改进及Leach协议通信优化,无人机在通信中继中的应用等。
  • 基于MATLAB与Tomlinson-Harashima预实现.zip
    优质
    本资源提供了一种在MATLAB环境下实现脏纸编码及Tomlinson-Harashima预编码的方法和工具。适用于通信系统中的信道编码研究,帮助用户深入理解并应用相关技术。 MATLAB实现无线通信实战项目代码可直接编译运行。
  • 与TH的程序实现
    优质
    本项目聚焦于脏纸编码及TH编码的算法研究和程序设计,旨在探索信息隐藏技术的新方法,并提供相应的软件实现。通过Python编程语言,实现了数据加密、解密等功能,为用户提供了一套实用的信息安全解决方案。 脏纸编码及TH编码涉及一种情况:一张纸上先书写第一个用户的信息,然后再在这张已经包含信息的“脏”纸上继续书写第二个用户的信息。如何在这种情况下使两个用户都能够看到自己所需的信息呢? 脏纸编码指的是在发送信号之前,发射机已知信道的基本状况,并通过特定处理方式来改善传输效果。具体来说,在接收端可以认为干扰不存在,从而提高了多输入多输出系统(MIMO)的总容量。需要注意的是,这种技术属于非线性编码方法。 对于上述问题中的两张纸书写过程而言,可以通过适当的编码策略让每个用户都能获取到自己需要的信息而不受其他信息的影响或遮挡。
  • MATLAB-LZW
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB实现的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法编码和解码工具。该代码简洁高效,适用于数据压缩研究与教学演示。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB实现LZW(Lempel-Ziv-Welch)编码与解码算法。这是一种广泛应用于数据压缩的无损压缩技术,最初由Abraham Lempel、Jacob Ziv及Welch提出,并特别适用于文本和图像的数据压缩,如TIFF格式。 ### LZW 编码原理 LZW是一种基于词典的编码方法。它从一个空字典开始,将输入数据流中的单个字符作为初始词汇。随着处理过程推进,新出现的一系列连续字符组合会被添加到词典中,并以更长“单词”的形式进行存储。每个新增加的单词都用其在当前词典中的唯一编码来表示,从而达到压缩效果。 1. **初始化**:创建一个包含所有可能单个字符的初始字典。 2. **查找匹配**:从输入数据流中读取未被编码的部分,并检查该部分是否存在于现有的字典里。 3. **添加新词**:如果当前字符串不在现有字典内,则将此字符串加入到字典,同时输出其对应的编码值。 4. **更新词典**:接着读入下一个字符与上一编码的最后一个字符组合形成新的待处理串,并重复以上步骤。 5. **结束处理**:当数据流到达末尾时,如果当前未完全发送的字符串需要通过特殊方式标记以完成整个压缩过程。 ### MATLAB 实现LZW 编码 在MATLAB中实现LZW编码涉及创建能够存储字典的数据结构以及负责输入输出操作的相关函数。这包括: - **编码功能**:读取原始数据,并执行上述步骤,最终生成并返回经过编码的序列。 - **构建词典**:按照规则动态地建立和更新字典内容。 - **处理机制**:可能需要对原始数据进行预处理(如转换为二进制格式)以及在解码后对其进行整理。 ### LZW 解码原理 LZW解码是编码的逆过程,主要步骤如下: 1. **初始化词典**:使用与编码相同的初始字典。 2. **读取编码值**:从压缩数据流中获取第一个编码数值。 3. **查找并添加新条目**:如果找到对应的字符串,则输出它;否则根据当前的编码规则构造新的字符串,并将其加入到字典内。 4. **循环解码**:重复上述操作,直到所有输入都被处理完毕。 ### MATLAB 实现LZW 解码 在MATLAB中实现这个过程需要一个能够读取压缩数据流、并恢复原始信息的功能。同样地,在此过程中也需要维护词典,并根据编码规则动态更新字典内容。 通过本段落的介绍和分析,读者可以更好地理解LZW算法的工作原理及其在MATLAB中的具体应用方式,这对于学习数据压缩技术以及如何使用MATLAB与其他编程语言进行接口设计具有重要意义。
  • MATLAB-JPEG-LS
    优质
    本项目旨在使用MATLAB实现JPEG-LS无损图像压缩算法的高效编码器,适用于图像处理与传输中的数据优化。 在MATLAB环境中开发JPEG-LS编解码器程序(JPEGLScodec),该程序实现jpeg-ls的无损压缩功能,但不包含JPEG文件头,仅处理图像数据部分。
  • (7,4)汉明的GUI拟 - MATLAB
    优质
    这段文字介绍了一个基于MATLAB开发的图形用户界面(GUI),用于模拟(7,4)汉明码的编码过程。通过该工具,使用者可以直观地学习和理解线性分组码的基本原理及应用。 汉明编码是一种纠错编码技术,在数据传输或存储过程中用于检测和纠正错误。在通信与计算机科学领域尤为重要,因为它能提高数据的可靠性和完整性。 本项目关注的是`(7,4)`汉明编码器,这是一种特定类型的汉明编码方法,其特点是将原始信息从4位扩展到7位码字长度。这种技术通过添加冗余校验位来检测和纠正传输过程中的单个错误。 `(7,4)`汉明编码的工作原理是利用生成多项式`g(x)=1+x+x^3`计算出需要加入的三个校验位,分别位于二进制表示的位置2、4和8。在MATLAB环境中实现时,这些操作通过逻辑运算符完成,并且可以设计一个图形用户界面(GUI)来直观地展示编码过程。 这个GUI允许用户输入任意4位二进制数字,程序会根据生成多项式计算出对应的7位码字,并显示每个校验位的生成方式。这使得非编程人员也能理解汉明编码的工作原理和错误检测机制。 `(7,4)`汉明编码通过添加额外的冗余信息来增强数据传输过程中的可靠性和完整性,而MATLAB环境下的GUI实现则使这一技术变得可视化且易于学习。
  • DPCMATLAB仿真的C++实现
    优质
    本项目旨在通过C++语言实现DPC码(差分伪随机编码)在MATLAB仿真环境中的功能,并进行性能优化与比较分析。 在MATLAB和C++环境下使用PEG算法生成校验矩阵,并进行四环检验。然后利用BP算法进行译码,最后完成仿真工作。
  • MATLAB:G723.1语音与解
    优质
    本项目专注于使用MATLAB实现G723.1标准下的语音信号编码与解码技术,旨在优化音频通信中的数据压缩效率及音质表现。 ITU-T G.723.1语音编解码器的Matlab实现包括G7231语音编码和解码的功能开发。