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C语言卷积代码,程序实现。

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简介:
该C语言卷积代码经过在VC6.0环境中的充分测试,确认能够顺利运行,并且通过使用MATLAB程序进行了验证,以确保其正确性。

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  • C
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    本文章介绍了如何使用C语言编程来实现卷积码的编码过程,详细解析了卷积码的基本原理及其在通信系统中的重要性,并提供了具体代码示例。适合对信道编码技术感兴趣的读者学习参考。 卷积码是一种常用的编码技术,在无线通信、卫星通信及深空通信等领域广泛应用。其主要优点在于能够确保数据在高噪声环境下可靠传输。卷积码的C语言实现基于该编码与维特比译码原理,包括输入模块、卷积码编码模块、维特比译码模块和输出模块。 具体而言,在程序中,输入模块读取并转换为二进制格式的数据;卷积码编码算法用于处理这些数据,并将结果输出。同时,使用了状态转移表来实现这一过程中的状态更新与确定机制。同样地,维特比译码算法通过一个二维数组的维特比译码表进行操作,在该过程中也利用输入信息和存储的状态信息决定下一步的操作。 此外,用户还可以自定义卷积码参数如约束长度N、生成矩阵G等;而程序还预设了一些默认值以简化使用。整个编码方案旨在提供高效且可靠的解决方案,并适用于多种通信场景及其他领域(例如数据压缩、加密及图像处理)的应用需求中。
  • C示例
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    这段简介提供了一个使用C语言编写的卷积操作示例程序。该程序展示了如何在图像处理或信号处理领域中实现基本的卷积算法,适用于学习和研究目的。 这段文字描述了一段在VC6.0环境下可以成功运行的C语言卷积代码,并且已经通过MATLAB程序验证过其正确性。
  • CViterbi译算法源
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    本项目提供了用C语言编写的卷积码Viterbi译码算法的完整实现。源代码旨在帮助学习者和研究者理解并应用这一重要的前向纠错技术,尤其适用于通信系统中提高数据传输可靠性的情景。 这段代码是用C语言编写的卷积码维特比译码算法,能够实现约束长度为3到9的卷积码的解码功能。
  • LeNet-5神经网络的C
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    本项目为LeNet-5卷积神经网络的经典C语言实现版本,适用于深度学习初学者理解和实践该算法的核心原理与操作流程。 LeNet-5是一种经典的卷积神经网络(CNN)模型,由Yann LeCun等人在1998年提出,主要用于手写数字识别任务。它被认为是深度学习领域的里程碑,并为后续的深度学习模型如AlexNet、VGG和ResNet等奠定了基础。 该压缩包中包含用C语言实现的LeNet-5模型源码,这为你提供了不使用Python或其他高级编程语言的情况下理解和应用CNN的机会。 LeNet-5的基本结构包括以下几个关键组件: 1. **卷积层(Convolutional Layers)**:LeNet-5有两层卷积层。通过滤波器(或称卷积核)对输入图像进行扫描,提取特征。每个滤波器生成一个特征图,多个滤波器的输出组合成特征图层。 2. **池化层(Pooling Layers)**:LeNet-5使用了平均池化和最大池化来降低数据的空间维度,减少计算量同时保持重要的特征信息。 3. **全连接层(Fully Connected Layers)**:经过卷积和池化处理后的特征被展平并输入到全连接层中。这些层负责将特征转换为分类决策。 4. **激活函数(Activation Functions)**:LeNet-5主要使用Sigmoid激活函数,用于引入非线性,使得模型能够学习更复杂的模式。 5. **输出层(Output Layer)**:最后一层是softmax层,进行多分类任务并输出各分类的概率。 在用C语言实现LeNet-5源码时需要注意以下几点: - **数据预处理**:输入图像通常需要归一化,并可能还需要零均值化以适应模型的训练需求。 - **权重初始化**:模型的权重和偏置需要合适地初始化,这通常是随机进行的,但也存在特定策略如Xavier或He等方法。 - **前向传播**:实现卷积、池化及全连接层中的前向传播过程,并计算损失函数。 - **反向传播**:通过链式法则来计算损失函数的梯度并更新权重和偏置。 - **优化算法**:如梯度下降法,动量加速或更先进的Adam等方法用于参数更新。 - **训练循环**:迭代数据集进行多次前向与反向传播以不断调整模型参数。 使用这个C语言源码可以自定义模型来适应其他任务。例如,可以通过增加网络层、改变滤波器数量或者修改激活函数等方式对现有结构做出相应的改进或扩展。然而需要注意的是,在低级语言如C中实现深度学习模型可能较为复杂,并且库支持较少,这使得调试和优化更加具有挑战性。 LeNet-5的C语言源码是一个很好的学习资源,它让你深入理解CNN的工作原理并提供了在低级编程语言环境中开发和应用深度学习模型的经验。为了确保准确性和效率,在开始使用此代码前需要对卷积神经网络以及C语言有扎实的理解。
  • FPGA_verilog.zip__VERILOG_FPGA
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    本资源提供基于Verilog编写的FPGA卷积码程序代码,适用于通信系统中卷积编码的设计与验证。包含完整的工程文件和测试例程,便于学习和应用。 用Verilog语言在FPGA上实现卷积程序。
  • 基于C与解
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    本程序利用C语言实现卷积编码及译码过程,提供高效的数据冗余处理方案,适用于通信系统中的错误检测和纠正。 卷积码的编码和维特比译码可以通过C语言程序实现编译码功能。
  • C的二维算法
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    本项目采用C语言实现了高效的二维卷积算法,适用于图像处理和机器学习领域。通过优化计算流程,提高了算法在实际应用中的性能与效率。 二维卷积的完整C代码实现可以包括初始化、计算以及输出结果等功能模块。下面给出一个简单的示例: ```c #include #define WIDTH 5 // 卷积核宽度 #define HEIGHT 5 // 卷积核高度 void convolve(int input[10][10], int kernel[HEIGHT][WIDTH], int output[8][8]) { for (int i = 0; i <= 6; ++i) { for (int j = 0; j <= 6; ++j) { int sum = 0; for (int ki = 0; ki < HEIGHT; ++ki) for (int kj = 0; kj < WIDTH; ++kj) sum += input[i + ki][j + kj] * kernel[ki][kj]; output[i][j] = sum; } } } int main() { int input[10][10]; // 假设输入图像大小为 10x10 for (int i = 0; i < 10; ++i) for (int j = 0; j < 10; ++j) input[i][j] = i + j; int kernel[HEIGHT][WIDTH]; // 卷积核大小为5x5 for (int i = 0; i < HEIGHT; ++i) for (int j = 0; j < WIDTH; ++j) if ((i == 2 && j == 2)) // 中心点设为1,其余位置设为0 kernel[i][j] = 1; else kernel[i][j] = 0; int output[8][8]; // 输出图像大小将变为8x8 convolve(input, kernel, output); printf(输出结果:\n); for (int i = 0; i < 8; ++i) { for (int j = 0; j < 8; ++j) printf(%d , output[i][j]); printf(\n); } return 0; } ``` 以上代码给出了一个简单的二维卷积运算的C语言实现。其中,输入图像大小为10x10,输出结果将根据所使用的5x5卷积核以及填充和步幅参数计算得到8x8的结果矩阵。 请注意,在实际应用中需要考虑边界处理、多种通道情况下的卷积等更复杂的情形,并且可能还需要支持不同类型的激活函数。
  • C编写的运算
    优质
    本程序采用C语言实现高效的卷积运算,适用于图像处理、机器学习等领域的基础计算任务。代码简洁明了,具备良好的可移植性和扩展性。 标准C语言计算卷积的公式在VC下编译通过。
  • C龙贝格分法
    优质
    本代码采用C语言编写,实现了高效的数值积分方法——龙贝格积分法,适用于计算复杂函数的定积分问题。 用纯C编写的龙贝格求积分算法非常实用且易于理解,程序简洁明了。
  • C中值滤波
    优质
    本段内容提供了一种使用C语言编写的值滤波程序代码的详细实现方法。通过具体示例和说明帮助读者理解和应用该算法进行数据处理与分析。 实现了图像的中值滤波处理,简单地完成了对图像的基本处理工作。