Advertisement

RFC6330 FEC代码：该编码器和解码器基于RFC6330标准实现。 -matlab开发

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

简介：
IETF - RFC 6330 中所采用的 FEC 代码的运用。该运用相对简洁，特别适合于较小的 K 值参数。后续的优化工作可以着眼于处理更大的 K 值。测试过程利用了来自 http://www.3gpp.org/ftp/tsg_sa/WG4_CODEC/TSGS4_69/Docs/s4-120717.zip 提供的文档，具体而言是第 6.3 节中定义的测试向量。此外，根据 RFC6330 第 5.4 节的规定，RFC6330-update_version.zip 包对解码逻辑进行了微小调整。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RFC6330 FEC代码：基于Matlab的RFC6330编码器与解码器实现
    优质
    本项目为基于Matlab环境下的RFC6330 FEC（前向纠错）编码器及解码器的具体实现，旨在提供一种高效的错误纠正方案。 RFC 6330 中定义的 FEC 编码实现较为简单，适用于较小的 K 值。后续可以针对较大的 K 值进行优化。编码器和解码器已通过文档中第 6.3 节指定的测试向量进行了验证。根据 RFC6330 第 5.4 节所述，RFC6330-update_version.zip 包对解码部分几乎没有改动。
     
  • CRC编码与解码-MATLAB实现: CRC编码器和解码器
    优质
    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。
     
  • 基于802.11ad标准的LDPC编译码MATLAB实现代码
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的FEC编码代码
    优质
    本代码实现MATLAB环境下的前向纠错(FEC)编码功能，适用于通信系统中数据传输的可靠性增强。 这个压缩文件包含关于FEC编码的Matlab代码程序，希望能对大家有所帮助。
     
  • FEC编码与解码-FEC Encode Decode
    优质
    FEC编码与解码技术通过添加冗余数据来增强数据传输的可靠性，在数据包丢失时自动恢复，广泛应用于实时通信和流媒体服务中。 前向纠错编码（FEC）技术通过在传输码列中加入冗余纠错码，在一定条件下能够自动纠正传输中的误码，并降低接收信号的误码率（BER）。该算法每8比特增加4比特监督位，以实现纠1比特错的能力。
     
  • MP3解码器的全面实现：基于MATLAB的MPEG 1 Layer 3标准完整实现 - MATLAB开发
    优质
    这段工作详细介绍了在MATLAB环境下对MPEG 1 Layer 3音频编码标准的完全实现，包括了所有关键的MP3解码技术。此项目为深入理解数字音频处理提供了宝贵的资源和实践平台。 整个解码过程已经在MATLAB上本地实现。我需要帮助简化代码以实现实时运行。顶级模块是decoder.m文件，它将文件名或文件路径作为输入参数，并返回解码数据和采样频率。
     
  • MATLAB开发-LZW编解码器
    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。
     
  • linearblockcode.zip：线性 Block 码编码器与解码器 - MATLAB 开发
    优质
    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。
     
  • IMA 基础的 ADPCM 编码器与解码器 - MATLAB 实现
    优质
    本项目实现了一种基于IMA标准的基础ADPCM编码器和解码器，并使用MATLAB进行仿真验证。适合于音频信号压缩研究。 用于执行 ADPCM 编码和解码的 M 文件。该算法基于 IMA ADPCM。