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基于MATLAB的Polar Codes误码率计算：BEC环境下的实现

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简介：
本研究利用MATLAB开发了Polar Codes在BEC信道中的误码率计算工具，为分析和优化极化码性能提供了有效手段。 误码率的Matlab代码实现了极地编码在二进制擦除信道上的应用。该目录包含用于二进制擦除通道的极性代码（包括编码和解码）的基本实现，所有内容均使用Matlab编写。 主要文件`main.m`负责整个模拟过程，它针对多个比特率运行仿真，并为这些比特率绘制块错误概率图。除了`main.m`之外的所有单独文件都可以作为独立功能进行配置与测试。在`main.m`中可以调整参数如块大小、信道擦除概率、仿真实验次数以及要模拟的速率数目等，以适应不同的研究需求和实验条件。

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  • 基于MATLAB的Polar Codes误码率计算：BEC环境下的实现
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    本研究利用MATLAB开发了Polar Codes在BEC信道中的误码率计算工具，为分析和优化极化码性能提供了有效手段。 误码率的Matlab代码实现了极地编码在二进制擦除信道上的应用。该目录包含用于二进制擦除通道的极性代码（包括编码和解码）的基本实现，所有内容均使用Matlab编写。 主要文件`main.m`负责整个模拟过程，它针对多个比特率运行仿真，并为这些比特率绘制块错误概率图。除了`main.m`之外的所有单独文件都可以作为独立功能进行配置与测试。在`main.m`中可以调整参数如块大小、信道擦除概率、仿真实验次数以及要模拟的速率数目等，以适应不同的研究需求和实验条件。
     
  • 基于MATLAB的极化码SC译码实现-Polar-Codes-SC-Decoding-in-MATLAB
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    本项目在MATLAB环境中实现了极化码的逐次取消(SC)译码算法。通过详细代码和注释，帮助研究者理解和开发极化编码技术的应用。 这段文字描述了在MATLAB上实现的极坐标码代码，包括编码、AWGN信道以及SC解码的过程。未来计划增加更多相关代码。参考文献如下： [1] 阿里坎, 埃尔达尔。“通道极化：一种为对称二进制输入无记忆通道构建容量实现代码的方法。”IEEE信息论汇刊55.7(2009)：3051-3073。 [2] Sarkis、Gabi等。“快速极性解码器：算法和实现。”IEEE Journal on Selected Areas in Communications 32.5(2014):946-957。
     
  • 基于MATLAB的Polar码仿真代码-Polar-Codes-Simulation-MATLAB: 在MATLAB上进行Polar码仿真
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    本仓库提供了一套在MATLAB环境下实现Polar码编解码及性能仿真的完整代码，适用于通信系统中的信道编码研究与教学。 我在Patras大学的电气与计算机工程专业使用Matlab进行Polar码仿真，并成功实现了编码和解码功能。这项工作由亚历山大·凯迪（Alexander El-Kady）指导完成。
     
  • 基于BEC信道的Polar码SC译码Matlab仿真代码
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    本项目提供了一套基于BEC信道优化的Polar码逐次递推译码（SC）算法的MATLAB仿真代码。通过该工具，用户能够深入研究不同参数设置下Polar码性能，并进行相关通信系统设计与测试。 极化码SC译码MATLAB代码描述如下： 参数设置： - N：码长 - K：信息比特长度 - Rate：编码率 - A：信息位位置集合 - Ac：冻结位位置集合 - u_a：冻结位值 - u：输入信源序列 - G：生成矩阵 - x：编码输出序列 - y：接收序列（含噪声） - decoded_output: 译码后的比特序列结果 - decoded_output_message: 解调信息的比特序列表 MATLAB文件说明： 1. polar_simulation.m: 封装了整个极化码系统的仿真过程，包括构造、编码、BEC信道传输和译码。 2. polar_codeconstruction.m：用于生成极化码的相关参数和结构。 3. Z_Bhattacharyya.m: 计算巴氏参数（Bhattacharyya参数）以评估每个比特的可靠性。 4. polar_encode.m：实现极化编码的功能，根据输入的信息序列生成对应的二进制序列。 5. BEC.m：模拟BEC信道模型，用于传输和引入随机错误。 6. init_LR.m: 初始化似然比（Log-likelihood ratio, LLR）值 7. compute_lr.m: 计算每个比特的LLR值以表征其可靠性 8. decide.m: 根据计算出的LLR值进行判决，输出译码结果 9. SC_decode.m：实现SC (Successive Cancellation) 译码算法
     
  • 基于MATLAB的Polar码SC译码算法实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了Polar码的逐次取消(SC)译码算法，并对其性能进行了评估。 本人编写了关于Polar码SC译码算法的MATLAB程序。更多相关资料请参考我的博客。
     
  • QPSK误码率的MATLAB代码-3GPP Polar编码: 3GPP极性
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    本资源提供了一套基于MATLAB的QPSK调制解调及误码率测试代码，并专注于实现3GPP标准下的Polar编码技术，适用于通信系统的研究与仿真。 在3GPP Release 15的新无线电标准下定义并使用的公共广播信道（PBCH）、物理下行链路控制信道（PDCCH）以及物理上行链路控制信道中，Matlab仿真代码实现了编码器和逐次取消列表（SCL）解码器。该代码旨在为新无线电极性码提供一个参考模型，并且重点在于正确性和研究用途而非速度优化。此外，还包含了custom1_encoder和custom1_decoder以支持对NewRadioPolar码的研究与改进。 特别是，custom1_encoder和custom1_decoder将NewRadioPolar编码器改编成通用形式，能够处理任意长度的信息块。相比之下，在PBCH、PDCCH以及PUCCH信道中所使用的最长信息块分别为32位、140位及1706位。当采用正交相移键控（QPSK）进行通信时，该代码会生成关于3GPP新无线电公共广播信道PBCH极性码的块误码率(BLER)与信道信号噪声比(SNR, Es/N0)之间的关系图。
     
  • MATLAB环境下遗传算法GA的代码实现
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    本简介探讨了在MATLAB环境中遗传算法（GA）的具体实现方法。内容涵盖了编码、选择、交叉和变异等核心步骤，并提供了相应的代码示例，旨在帮助读者理解和应用这一强大的优化技术。 基于MATLAB的遗传算法（GA）代码实现包含在压缩包内。该文件夹中有m文件，运行main.m即可执行并生成相应的优化效果，并且会创建一个gif动态效果图以可视化最优值。目标函数可以根据需要自行更改。代码简单易懂，已经过测试确认可以正常使用，无需担心出现任何问题。
     
  • MATLAB环境下的插值法计算实验
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    本实验在MATLAB环境下进行，旨在通过实现不同类型的插值算法（如线性、样条和最近邻插值）来解决数据预测与曲线拟合问题，增强学生对数值分析方法的理解与应用技能。 插值法是数值分析中的重要概念，用于找到一个多项式函数，在特定的离散点上与给定的函数值完全匹配。在MATLAB中提供了多种插值方法供选择，包括Lagrange插值、Newton插值、Hermite插值以及分段低次和样条插值等。 1. **Lagrange 插值法**：此方法基于 Lagrange 基多项式来构建一个 n-1 次的插值多项式，用来逼近函数。在 MATLAB 中实现时，通过循环计算每个基多项式的贡献并累加得到最终结果。尽管这种方法直观且简单理解，但当节点数目增加时可能会产生 Runge 现象——即插值曲线在非节点区间出现剧烈波动。 2. **Newton 插值法**：与 Lagrange 方法相比，Newton 插值通过差商表来构建插值多项式。它具有更好的数值稳定性，在 MATLAB 中可以通过递归计算差商矩阵，并使用这些信息进行快速的插值运算。这使得 Newton 法在处理大规模数据集时尤其有效。 3. **Hermite 插值法**：除了要求函数和给定节点上的导数相等外，Hermite 插值还确保了多项式之间的光滑连接性，适用于需要保持连续性的场合。通过构建 Hermite 基多项式并在 MATLAB 中应用这些基来实现插值得到所需的结果。 4. **分段低次插值**：为了避免 Runge 现象的影响，可以使用分段低次插值方法来平滑地连接数据点间的曲线或直线。MATLAB 提供了 `interp1` 函数以方便的方式进行线性、最近邻和三次 Hermite 插值等操作，并且能够处理超出给定范围的数据。 5. **样条插值**：这种技术追求的是在保证连续性和光滑性的前提下对数据点间的函数进行逼近。MATLAB 提供了 `spline` 函数来实现三次 Hermite 样条插值，同时提供了 `interp1` 的 pchip 选项以提供一种类似的效果，尤其适合处理非均匀分布的数据集。 在实践中使用 MATLAB 对这些方法进行仿真时，可以通过绘制不同插值函数的曲线直观地比较它们的特点。例如，线性插值可能会显得不够平滑，而最近邻插值则可能不精确；相比之下，三次 Hermite 插值得到了广泛的接受和应用因为它能提供良好的平衡效果。通过这样的实验学习者可以更好地掌握这些方法的应用场景及其实现方式。
     
  • Matlab中的QPSK误码率计算
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    本文章介绍了如何使用MATLAB进行QPSK调制信号的误码率（BER）仿真和分析，包括添加各种信道噪声模型的影响。通过理论推导与实验验证相结合的方式，帮助读者深入理解数字通信系统中误码率的概念及其计算方法。 QPSK误码率随信噪比变化的波形可以通过Matlab进行计算及仿真。这里提供相关的源代码用于实现这一过程。