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linearblockcode.zip：线性 Block 码编码器与解码器 - MATLAB 开发

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简介：
本项目提供了一个MATLAB工具包，用于实现线性Block码的编码和解码功能。包含多种常见线性Block码的生成矩阵及其译码算法，适用于信息理论及通信工程领域的学习和研究。 编码器的功能是展示线性分组码矩阵，并计算最小汉明距离、最低错误检测与纠正能力以及输入的汉明权重和汉明距离。这里 n 和 k 分别表示块代码的维度，例如(7,4) 线性块代码；pm 表示奇偶校验子矩阵。 解码器的功能是接收变形后的编码字，并输出经过修正后的编码字。

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  • linearblockcode.zip：线性 Block 码编码器与解码器 - MATLAB 开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具包，用于实现线性Block码的编码和解码功能。包含多种常见线性Block码的生成矩阵及其译码算法，适用于信息理论及通信工程领域的学习和研究。 编码器的功能是展示线性分组码矩阵，并计算最小汉明距离、最低错误检测与纠正能力以及输入的汉明权重和汉明距离。这里 n 和 k 分别表示块代码的维度，例如(7,4) 线性块代码；pm 表示奇偶校验子矩阵。 解码器的功能是接收变形后的编码字，并输出经过修正后的编码字。
     
  • MATLAB开发：G723.1语音编码与解码器
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    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。
     
  • MATLAB开发-LZW编解码器
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    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开发——CDMA编码与解码
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    本项目专注于利用MATLAB进行CDMA系统中的编码与解码技术研究及实现，探索其在通信领域的应用潜力。 该程序是关于CDMA编码和解码的MATLAB开发项目。
     
  • CRC编码与解码-MATLAB实现: CRC编码器和解码器
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    本文介绍了如何使用MATLAB来设计和实现CRC（循环冗余校验）编码器及解码器。通过具体步骤演示了数据传输中的错误检测机制，适用于通信系统中确保数据完整性的应用研究。 CRC编码代码包括MATLAB中的CRC编码器与解码器的第一部分——实现12个标记的CRC校验。生成多项式g（x）为 x^5 + x^3 + 1，其中 (n, k) = (20, 15)。请使用MATLAB、Python或其他语言编写以下两个函数： - crc_encode(x): 使用给定的生成多项式 g(x)，此函数对输入参数向量x（长度为15的{0,1}位矢量）进行编码，返回一个长度为20的CRC码字。 - crc_decode(b): 给定生成器多项式g(x)和一个长度为20的b (由{0, 1}组成的位向量)，此函数判断该向量是否通过了CRC校验。如果b没有错误，则返回值为1，否则返回值为0。 第二部分——CRC检验模拟（4个标记）。利用第一部分中的功能编写两个仿真脚本： - sim_single(p,x): 以长度为15的位矢量x作为输入参数并使用第一步中创建的CRC编码器对它进行处理。然后根据概率p执行比特翻转操作，运行CRC解码器来确定是否有错误被检测到。最后该函数将结果打印在屏幕上。
     
  • MATLAB开发-JPEG-LS编码器
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    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。
     
  • MATLAB开发——算术编码与解码
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    本项目专注于使用MATLAB实现高效的算术编码与解码技术，旨在优化数据压缩和传输效率，适用于信号处理、图像通信等领域。 使用MATLAB进行算术编码和解码的消息处理开发。这段文字描述了利用MATLAB实现对消息的算术编码及解码过程的技术工作内容。
     
  • 基于MATLAB的BCH编码器与解码器实现及其性能分析
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    本研究利用MATLAB开发了高效的BCH编码器和解码器，并对其纠错能力和运行效率进行了详细分析。 本课程设计旨在深入理解BCH编码与解码原理，并利用MATLAB系统软件实现BCH的编解码过程。通过调整各元件参数，观察示波器上的波形变化及误码率，分析BCH性能表现。在课程中，我们将使用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台，在熟悉该工作环境的基础上构建BCH编码器和解码器模块，对随机信号进行编解码操作，并比较原始随机信号与经过BCH解码后的信号差异。
     
  • PCM MATLAB 代码：实现 PCM 编码与解码，并采用 NRZ 极性编码表示数据 - matlab开发
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    本MATLAB项目提供了一套完整的PCM编码和解码方案，并通过NRZ极性编码来表示数据，适用于音频信号处理研究。 PCM（Pulse Code Modulation 脉冲编码调制）是一种广泛应用于数字音频处理中的模拟信号数字化方法。MATLAB是进行这种复杂计算的理想平台，因为它具有强大的功能和易用性。 在这个MATLAB开发项目中，我们将深入探讨 PCM 编码和解码过程以及如何使用 NRZ（Non-Return-to-Zero 非归零）极性编码来表示数据。PCM 编码的基本步骤包括： 1. **采样**：模拟信号被定期采集，这个时间间隔称为采样周期，而采样频率定义为每秒的采样次数。根据奈奎斯特准则（Nyquist Theorem），为了防止信号失真，采样频率至少应是原始信号最高频率的两倍。 2. **量化**：每个采样的值被转换成离散数值，在有限的数量级中选择。更多的数量级可以提高数字化后的信号质量，但也会增加数据量。 3. **编码**：将这些量化值转化为二进制码字完成PCM 编码的核心步骤；每一个量化值对应一个特定的二进制序列，从而模拟信号被转换为一串数字位流。 在MATLAB中实现上述过程时可以使用内置函数或自定义脚本。`Untitled.zip`可能包含用于执行这些操作的MATLAB代码文件。 解码的过程是编码逆向进行：从二进制码字恢复量化值，然后通过反量化和采样重建原始模拟信号。NRZ 极性编码是一种数字信号传输方式，在这种模式下两个状态（通常是高电平与低电平）表示二进制的“1”和“0”。在PCM系统中，可以使用 NRZ 编码来表达经过量化的数值。 然而，由于NRZ编码没有内置定时信息，接收端可能会出现同步问题。为了解决这个问题，在编码过程中可能需要添加额外的同步机制（例如起始位或特殊帧结构）。 MATLAB代码通常包括以下部分： - 采样和量化函数：用于将模拟信号转换成离散数值。 - PCM 编码函数，以映射量化的值到二进制码字上。 - NRZ编码功能，把PCM编码的结果转化为NRZ信号。 - 解码函数，逆向执行上述过程，并从NRZ信号中恢复出量化后的数据并进行反量化处理。 此外还可能包括可视化工具用于显示原始信号、采样点、量化的值以及NRZ 信号的波形图。通过分析`Untitled.zip`中的代码可以更深入地理解 PCM 编码和 NRZ 极性编码的工作原理，并且能够运用这些知识在实际数字通信及音频处理项目中。 MATLAB 的可读性和灵活性使其成为学习与实现这类技术的理想平台。
     
  • polar-3gpp-matlab:基于Matlab的3GPP版本15新无线电极性码编码器及SCL解码器仿真
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    Polar-3gpp-matlab项目是一个利用Matlab实现的3GPP版本15新无线电极性码编码与SCL解码算法仿真工具，适用于通信技术研究和开发。 本段落介绍了一种用于TS38.212 V15.2.0标准下的公共广播信道（PBCH）、物理下行链路控制信道（PDCCH）以及物理上行链路控制信道（PUCCH）的Matlab仿真代码。该编码器和逐次取消列表(SCL)解码器的设计目的在于为3GPP Release 15中的新无线电极性编/解码提供参考模型，强调的是正确性和准确性而非运行速度。此外，本代码还旨在作为研究新无线电极地码增强的平台。 为了实现这一目标，定制了custom1_encoder和custom1_decoder，并将其与New Radio PBCH、PDCCH及PUCCH信道的编码器和解码器整合在一起。其中，custom1_encoder和custom1_decoder将New Radio Polar码进行了通用化改造，能够支持任意长的信息块长度A；相比之下，在新无线电PBCH、PDCCH以及PUCCH信道中所支持的最大信息块长度分别为32、140及1706字节。