Advertisement

MATLAB正交空时分组码编码算法压缩包。

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

简介：
本程序提供了一套完整的正交空时分组码编码方案，其中涵盖了OSTBC 2/4/8天线编码算法的实现，以matlab形式呈现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB正交空时分组码编码算法代码包.zip
    优质
    该压缩包包含一系列基于MATLAB实现的正交空时分组码（OSTBC）编码与解码算法源代码，适用于无线通信中的数据传输研究。 本程序包含完整的正交空时分组码编码代码，包括2/4/8天线的OSTBC编码算法的Matlab实现。
     
  • 准正交空间时间分组编码(J8码源代码)-源码时代
    优质
    准正交空间时间分组编码(J8码)源代码为通信工程领域提供了一种高效的无线信号传输方法，适用于多种信道环境。该源码支持快速集成与应用开发，助力提升数据传输效率和稳定性。 准正交空间时间块代码（QOSTBC）与准通用空时分组码（J8码源代码）的调制方式包括BPSK、QPSK、8PSK及16QAM。文件中详细描述了在使用一根或两根接收天线的情况下，J8码的编码和转换过程，并提供了相应的仿真结果。
     
  • space_time_coding.rar_qostbc_准正交空时码_准正交与正交空时码
    优质
    本资源包含关于准正交空时码（QOSTBC）的研究资料，重点探讨了准正交与正交空时码的特性及其在无线通信中的应用。 基于准正交空时码组的QPSK调制方式下的仿真应用研究。
     
  • 准正交空时编码性能分析
    优质
    本文探讨了准正交空时编码在无线通信中的应用与效能，通过理论分析和仿真测试，评估其在不同信道环境下的传输性能。 在MATLAB软件环境下，对准正交空时编码进行了性能仿真和比较。
     
  • Alamouti方案的STBC2X4时空分组编码MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一种基于Alamouti方案的空间时间块码（STBC）在2发4收天线系统中的实现，使用MATLAB语言编写，适用于无线通信领域。 时空分组编码STBC2X4 Alamouti Scheme的MATLAB代码。
     
  • MIMO空时分组编码技术
    优质
    MIMO空时分组编码技术是一种利用多天线系统提高无线通信性能的方法，通过复杂的信号处理实现数据传输速率和可靠性的提升。 文章阐述了STBC的基本原理，并通过比较不同数量的收发天线对系统性能的影响进行了分析。
     
  • 包含Matlab源码的空时分组编码MIMO-OFDM通信仿真.zip
    优质
    该资源提供了一套基于Matlab的空时分组编码（STTC）与正交频分复用（OFDM）结合的多输入多输出（MIMO）系统仿真源码，适用于无线通信领域的研究和教学。 版本：MATLAB 2019a 领域：通信 内容：基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信仿真，包含Matlab源码.zip文件。 适用人群：适用于本科、硕士等层次的教学与研究学习使用。
     
  • Alamouti方案的STBC 2x2时空分组编码Matlab代码
    优质
    本项目提供了基于Matlab实现的Alamouti方案下2x2 MIMO系统的空间时间块编码(STBC)通信仿真程序，适用于无线通信领域的研究与学习。 时空分组编码STBC2X2 Alamouti Scheme的Matlab代码可以用于实现无线通信中的空间时间块码技术。这种方案在双天线系统中特别有效，能够通过简单的交换操作提高数据传输的可靠性与效率。相关代码通常包括信号生成、信道传输模拟及接收端解调等多个部分。
     
  • Alamouti方案的STBC 2x1时空分组编码MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一种基于Alamouti方案的2x1空间时间块码（STBC）的MATLAB实现代码，适用于无线通信中的数据传输，可有效提高信号质量。 时空分组编码STBC2X1 Alamouti Scheme的Matlab代码实现。
     
  • 基于MATLAB的EZW图像压缩编码算法源码
    优质
    本作品提供了一套基于MATLAB实现的EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩编码算法源代码。通过高效的数据结构和编码策略，实现了高质量的图像压缩与解压功能，适用于研究和开发需求。 EZW（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种用于图像数据压缩的编码算法，由Steven G. Wyler在1992年提出。该算法作为小波变换编码的一种优化策略，在二维图像无损或有损压缩中表现出色。其主要目标是通过有效组织和编码图像系数来减少存储与传输所需的数据量。 EZW算法首先将图像转换为小波系数，这通常通过离散小波变换（DWT）实现。DWT分解出低频和高频成分，使细节部分得以更高效地编码。在Matlab中，强大的小波分析工具箱提供了诸如`func_Mywavedec2.m`这样的函数来执行二维离散小波变换。 EZW算法的编码过程分为主要传递与次要传递两个阶段，由可能对应的`func_dominant_pass.m`和`func_subordinate_pass.m`实现。其中，主要传递关注于识别影响重构图像视觉质量最大的“重要”或称为主导系数；而次要传递则处理剩余相关联的系数。 编码过程中采用了一种称为显著性映射的概念，并由如`func_decode_significancemap.m`这样的函数来解码这一映射。该映射记录了已被编码的系数及其顺序，优先级较高的视觉效果影响较大的部分会首先进行编码以优化压缩效率。 Huffman编码在EZW中用于进一步减小码字长度并提高压缩效率，通过为频率高的符号分配较短的代码来实现无损数据压缩。`func_huffman_encode.m`和`func_huffman_decode.m`分别处理了这一过程中的编码与解码环节。 逆离散小波变换（IDWT）则由如`func_InvDWT.m`这样的函数在解压时恢复原始图像，而其他诸如 `func_Myappcoef2.m` 和 `func_Mywavedec2.m` 的配对功能处理了分解与重构过程中的系数操作。 测试通常使用像`lena256.bmp`这样常见的标准图像进行。EZW压缩编码算法很可能在该图上进行了实现和测试，以展示其性能。 总的来说，结合小波变换及Huffman编码优点的EZW算法提供了一种高效且适应性强的图像压缩方案。Matlab环境使得研究者与工程师能够方便地理解和应用这种技术，并通过学习源代码深入理解基本原理并进行优化改进。