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MATLAB平台上的低密度奇偶校验（LDPC）编码、解码与仿真。

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简介：
利用MATLAB进行低密度奇偶校（LDPC）验码、编码以及解码的仿真，详细阐述了LDPC码的编解码核心机制，并提供了相应的源程序和可视化仿真图。该研究旨在基于MATLAB软件环境，系统地分析设计参数对LDPC码性能的影响，包括码长、列数以及迭代次数等关键因素，同时结合源码和仿真图结果进行深入的探讨。

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  • LDPC低密度奇偶校验码的Matlab仿真程序实现
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    本项目通过MATLAB编程实现了LDPC（Low Density Parity Check）低密度奇偶校验编码的仿真，验证了其在数据传输中的纠错能力。 Matlab仿真程序实现LDPC低密度奇偶校验码。
     
  • LDPC Matlab代码-实现Matlab中的低密度奇偶校验纠错算法
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现低密度奇偶校验（LDPC）码的工具和函数。这套基于MATLAB的LDPC编码与解码方案，旨在为通信系统中数据传输的可靠性增强提供有效的错误纠正能力。适合于研究及教学用途。 实现LDPC解码器的MATLAB函数包括SOFT_DECODER.m（软解码）和HARD_DECODER.m（硬解码）。下面是一个使用示例：假设我们有代码字c=[10010101]，在传输过程中引入了一个错误，使得c中的第4位从0变为1。因此接收到的代码是c=[11010101]，我们的目标是从这个接收码中恢复原始的发送码。 首先，在MATLAB命令行环境中声明以下变量： - c：一个大小为N的列向量，包含待解码码字的二进制值。 >> c = [1; 1; 0; 1; 0; 1; 0; 1] - H：一个[M, N]矩阵形式的奇偶校验矩阵。它由逻辑0和1或布尔值组成，例如： >> H = [false true false true true false false true; true true true false false true false false; ...] 这些变量将用于调用MATLAB中的解码器函数来恢复原始信息比特。
     
  • 关于低密度奇偶校验码编码方法的研究论文.pdf
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    本文探讨了低密度奇偶校验码（LDPC）的编码技术，分析并提出了一种优化的LDPC码构造与译码算法，以提高通信系统的纠错能力及传输效率。 低密度奇偶校验码的编码方法研究由李金根和郑紫微进行。这种编码方式因其卓越性能而著称，并且是目前最佳的信道编码技术之一。在超三代通信系统中，低密度奇偶校验码被视为极具竞争力的选择。
     
  • 基于低密度奇偶校验码的压缩感知重建方法
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    本研究提出了一种基于低密度奇偶校验码的压缩感知信号重建算法，有效提高了稀疏信号恢复精度与效率。 为解决压缩感知(CS)中的观测噪声导致的信号重建误差问题,本段落提出了一种利用非相关性约束理论来评估重构误差向量的方法。该方法基于线性分组码中稀疏校验矩阵的零化子特性，构建了一个以误差向量为目标信号的线性规划模型，从而实现了低密度奇偶校验(LDPC)码在压缩感知中的重建过程。 仿真结果显示，在加性高斯白噪声信道和原对偶内点算法条件下，所选三种LDPC码均表现出较强的信号重构能力。特别是MacKay随机码因其相关系数较小，在-1 dB的信噪比下即达到了100%的误差向量重构成功率。此外，该研究还表明在满足误比特率需求的情况下，CS-LDPC编码能够使系统在低信噪比环境中实现高可靠性通信。
     
  • 低密度校验码编译码原理及性能仿真（2011年）
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    本书《低密度校验码编译码原理及性能仿真》深入浅出地介绍了LDPC码的基本概念、编码和解码算法，以及其在通信系统中的应用，并通过大量仿真实验分析了LDPC码的性能。出版于2011年。 低密度格码（Low Density Lattice Codes, LDLC）是一种新兴的信道编码技术。它与LDPC（Low Density Parity Check）译码过程类似，校验矩阵H都是稀疏的，并且都通过迭代的消息传递过程来实现其译码功能。然而，两者之间存在一个关键区别：在LDPC中传输的信息是标量值，而在LDLC中信息则以(-∞, ∞)范围内的概率密度函数（PDF）形式进行传输。当校验矩阵H的维度n较高，并且噪声方差为σ²(n|det(H)|²/2πe)时，LDLC能够在任意小的误差范围内实现数据的有效传输；此外，如果|det(H)|=1，则系统性能可以进一步优化。
     
  • 基于MATLAB仿真的奇偶校验码级联极化码BP译码部分
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    本研究探讨了在MATLAB环境下对奇偶校验码与极化码进行级联，并采用信念传播算法实现其译码过程的仿真，分析了该方法的有效性和可靠性。 奇偶校验码级联极化码的MATLAB仿真中的BP译码部分涉及对编码信号进行解码处理，通过迭代算法来纠正传输过程中的错误。在这一过程中，利用了极化理论的优势，并结合了奇偶校验码的特点以提高数据通信的可靠性与效率。
     
  • 奇偶校验原理与Verilog源码
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    本文章介绍了奇偶校验的基本原理及其在数据传输中的作用，并提供了基于Verilog语言的奇偶校验电路设计实例和代码。 本段落以简单易懂的方式介绍了奇偶校验的原理，并提供了Verilog语言的源代码。
     
  • FPGA奇偶校验源代码
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    FPGA奇偶校验源代码提供了一种在FPGA硬件上实现的数据完整性检测方法，通过计算数据流中的奇偶校验位来确保数据传输和存储过程中的错误检测。 奇偶校验FPGA源代码
     
  • 基于MATLAB的LDPC编码与解码仿真程序
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    本项目为基于MATLAB开发的低密度奇偶校验（LDPC）码的编码和译码仿真程序，适用于通信系统中的纠错编码研究。 MATLAB的LDPC仿真程序包含Mackay构造法、BP译码、BF译码和LLR BP译码功能。该程序能够顺利运行并产生结果，理论上支持任何码率。
     
  • 基于MATLAB的LDPC码编码与解码仿真实现
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    本研究利用MATLAB平台，实现了低密度奇偶校验（LDPC）码的高效编码和解码过程，并进行了详细的仿真测试。 基于MATLAB的低密度奇偶校验（LDPC）码编码与解码仿真探讨了LDPC码的基本原理、源程序设计以及性能评估中的仿真图展示。文中详细分析了在MATLAB环境下，不同参数设置对LDPC码性能的影响，包括但不限于：代码长度、列权重和迭代次数等关键因素的调整及其效果。通过具体实验验证这些变化如何影响编码与解码过程，并展示了相应的源程序及结果图形以供进一步研究参考。