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基于5G标准的LDPC编码C语言实现

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简介：
本项目致力于研究并实现基于5G通信标准下的低密度奇偶校验（LDPC）码的高效C语言编程方案，以优化数据传输效率和可靠性。 5G标准下的LDPC编码C代码支持多种校验矩阵H，并兼容不同码率。

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  • 基于5G标准的LDPC编码C语言实现
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    本项目致力于研究并实现基于5G通信标准下的低密度奇偶校验（LDPC）码的高效C语言编程方案，以优化数据传输效率和可靠性。 5G标准下的LDPC编码C代码支持多种校验矩阵H，并兼容不同码率。
     
  • LDPC编译码C语言实现代码
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    本项目提供了一套基于C语言实现的低密度奇偶校验（LDPC）编码与解码算法源代码。该代码适用于各类通信系统中纠错编码的需求，具有高效、灵活的特点。 使用C语言实现LDPC编译码的程序是在Visual Studio 2010环境下开发的。该程序采用十字链表法表示稀疏校验矩阵H，从而减少了存储空间的需求。
     
  • 基于802.11ad标准的LDPC编译码MATLAB实现代码
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    这段简介描述了一个用于实现IEEE 802.11ad标准下低密度奇偶校验（LDPC）编码和解码的MATLAB程序集。该代码为无线通信系统中的高效数据传输提供了强有力的工具，特别是在极高频段的应用中表现出色。 802.11ad标准下的LDPC编译码matlab代码，支持多种码率，亲测可用。
     
  • LDPC编码的C语言实现及方法,C,C++
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    本文档介绍了如何使用C/C++编程语言实现低密度奇偶校验（LDPC）码的编码技术，并探讨了相应的优化方法。 基于5G-NR通过C语言实现的LDPC编码，代码清晰、易于理解且便于上手使用，并配有详细的注释。
     
  • LDPC编码C代码.rar_LDPC C代码_LDPC ldpc120_ldpc编码 代码_c语言实现的ldpc编码
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    本资源为一个用C语言编写的LDPC（Low-Density Parity-Check）编码程序，适用于工程实践和研究。该代码基于特定参数集进行设计，旨在提供一种高效、可靠的错误纠正方案，是学习与应用LDPC编码技术的理想材料。 LDPC编译码的C代码程序非常方便使用，并且参数可以自行配置。
     
  • Matlab与C语言实现的LDPC编码及解码终止代码-LDPC
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    本项目提供了基于MATLAB和C语言实现的低密度奇偶校验（LDPC）编码及其解码终止算法的完整源代码，旨在研究通信系统中的纠错技术。 该存储库提供了LDPC码的C语言与MATLAB实现版本。有关LDPC代码的相关概述可以参考TomTomson和RüdigerUrbanke的书籍。 具体来说，这里提供的内容包括： - WiFi（IEEE802.11n）中LDPC编码的设计方法； - 通过反向替代编码技术来构造WiFi LDPC码； - 迭代置信传播(BP)解码算法的应用(包含最小和运算); - 在加性高斯白噪声(AWGN)信道下，BPSK、4-QAM、8-QAM（等效于QPSK、16-QAM以及64-QAM）的模拟实验。 需要注意的是，所提供的代码可能并不完全符合IEEE 802.11n规范的要求。例如，并未实现诸如打孔、填充和流解析等功能特性。 性能评估方面： - 在AWGN信道中不同速率与调制方式下的LDPC码性能表现如上图所示。 - 上述结果基于LdpcC代码，且测试次数为50K次运行。 关于程序的执行效率比较，在单个macbookpro2015设备上的对比情况如下： | 参数 | C语言版本（每秒迭代次数） | MATLAB版本（每秒迭代次数） | 速度提升倍数 | | --- | --- | --- | --- | | N=648，比率=1/2 | 315.5K次/s | 0.079次/s | 约3986倍 | | N=1296，比率=1/2 | 73.1K次/s | 22.8次/s | 约3.2倍 | | N=1944，比率=1/2 | 50.0K次/s | 17.5次/s | 约2.86倍 | 以上数据表明，在处理速度方面C语言版本明显优于MATLAB版本。
     
  • LDPC.rar_LDPC编码_c语言实现_ LDPC
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    本资源包含用C语言编写的LDPC（低密度奇偶校验）编码程序，适用于通信系统的信道编码应用研究与开发。 LDPC码的C语言实现对研究通信信道编码技术的人士具有较大的帮助。
     
  • C语言中LDPC的实现
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    本文探讨了在C语言环境中高效实现低密度奇偶校验（LDPC）码的方法和技术，旨在为通信系统提供可靠的错误纠正方案。 LDPC（低密度奇偶校验码）是一种用于提高数据传输可靠性的纠错编码技术。它通过在原始数据中添加冗余信息，在数据传输过程中即使出现错误也能进行纠正。 C语言因其高效性和良好的可移植性，适合实现这种计算密集型算法。在用C语言实现LDPC的过程中，关键步骤包括编码、信道模拟和译码三个阶段。 **编码过程**主要包括： 1. 生成校验矩阵：根据预设的规则或随机化方法来构造。 2. 编码输入信息：将原始数据位与上述校验矩阵进行操作以得到LDPC码字。 在GF(2)域上执行的所有运算都是基于二进制逻辑，例如异或操作。`GF2_LDPC.c.cpp`文件可能包含该领域的编码和解码算法实现细节。扩展名`.cpp`表明代码可能是面向对象的，并使用了类和对象来封装LDPC相关的功能。 **信道传输**阶段通常会模拟实际通信环境中的噪声情况，例如通过AWGN（高斯白噪声）或BEC（比特翻转）模型引入随机错误。 **解码过程**一般采用迭代方法，如消息传递算法。接收端收到含噪的LDPC码字后，与校验矩阵交互以尝试恢复原始数据位。这种处理通常包括检查节点和变量节点的状态更新，并在满足特定停止准则（例如达到最大迭代次数或预定误码率）时终止。 优化内存管理和提高算法效率是实现中的关键因素。使用稀疏矩阵表示可以减少不必要的存储空间，但需要额外编写相关操作的函数来管理这种自定义的数据结构。此外，通过循环展开、向量化和并行化等技巧也可以显著提升性能。 `LDPC的C语言实现`项目旨在提供一个内存效率高且高效的编码解码方案，在GF(2)域上执行运算适合多种应用场景。此项目对于理解和优化实际应用中的纠错算法具有重要意义。
     
  • 基于CCSDS标准的LDPC译码GPU程序设计（C++实现）
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    本研究采用C++编程语言，针对空间通信中广泛应用的CCSDS标准，开发了一种高效的低密度奇偶校验(LDPC)译码器，并利用GPU进行加速。该方案大幅提升了译码效率和性能。 本段落提出了一种基于GPU的LDPC码（低密度奇偶校验码）软件译码器优化设计方法。采用了适用于GPU架构的最小和算法分层迭代译码方式来进行设计工作。在并行处理方面，文中分别提出了针对不同代码之间的并行处理方案以及单个代码内部的并行处理策略，并且基于CUDA多线程模型对代码映射规则进行了优化改进。 为了提高内核执行效率，本段落提出了一系列优化措施：包括了合理资源分配以满足负载均衡、最小和算法中的数值求解及译码层更新分支等部分的并行化操作，从而实现GPU硬件资源的最大限度利用；同时通过改善LDPC校验矩阵存储结构以及采用多种量化方法合并存储策略来提升数据访问效率。 此外，本段落还提出了一种基于GPU的卷积码软件译码器优化设计的方法。
     
  • C语言实现的LDPC算法
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    本项目采用C语言编写，实现了高效的低密度奇偶校验（LDPC）编码与解码算法。通过优化数据传输中的错误纠正能力，为通信系统提供可靠的数据保护方案。 低密度奇偶校验码（LDPC码）是一种前向纠错编码技术，在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中首次提出。经过几十年的研究和发展，研究人员在多个领域取得了突破性的进展，使得LDPC码的技术日益成熟，并开始应用于商业产品之中。此外，它已经在无线通信等重要行业标准中得到了应用和认可。