LDPC 大容量传输 高阶调制

时间: 2023-09-15 14:23:31 浏览: 24
LDPC是指低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Code），是一种用于纠错编码的码型。LDPC码由Gallager于1962年提出，具有良好的纠错性能和高效的解码算法。它在大容量传输和高阶调制中有着广泛的应用。 LDPC码在大容量传输中可以提供可靠的纠错能力，通过在数据中引入冗余信息，可以检测和纠正传输过程中产生的错误。LDPC码具有低密度结构，意味着在编码和解码过程中涉及的校验位和数据位之间的连接较少，从而降低了硬件复杂性和解码的计算复杂性。 高阶调制是指在通信中使用多个信号点来传输更多的信息。常见的高阶调制方式包括16QAM、64QAM和256QAM等。使用高阶调制可以提高信道传输速率，但也会增加传输过程中的噪声和误码率。 LDPC码在高阶调制中的应用是通过将LDPC码和高阶调制技术相结合来实现高速光通信中的前向纠错（FEC），提高信道传输的可靠性。由于LDPC码具有良好的纠错性能和适合高并行度实现的特点，它逐步成为高速光通信领域主流FEC的方案。 因此，LDPC码在大容量传输和高阶调制中具有重要的作用，可以提供可靠的纠错能力，并提高通信系统的传输速率和可靠性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [[4G&5G专题-44]：物理层-物理层信道编码与交织加扰以及LDPC码与Polar码比较](https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/114005077)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [phhnqwyf.zip_LDPC 注释_LDPC高阶调制_重复累积码_高阶LDPC](https://download.csdn.net/download/weixin_42664597/86125821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

zip

phhnqwyf.zip_LDPC 注释_LDPC高阶调制_重复累积码_高阶LDPC

LDPC码的完整的编译码，一个很有用的程序，加入重复控制，是本科毕设的题目，代码里有很完整的注释和解释，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。
pdf

基于非正则LDPC编码的OFDM高阶调制系统 (2007年)

为了改善OFDM系统的误码性能，研究了具有良好度分布的非正则LDPC码的生成算法，提出了一种基于非正则LDPC编码的OFDM高阶调制系统。仿真结果表明了基于非正则LDPC编码OFDM高阶调制系统具有良好的误比特率和误帧率特性...
zip

用于卫星发射机的BCH-LDPC级联编码和高阶调制_TeX_Prolog_源码_下载.zip

用于卫星发射机的BCH-LDPC级联编码和高阶调制_TeX_Prolog_源码_下载.zip

光通信 大容量传输 LDPC

LDPC码在光通信大容量传输中具有重要的应用。光通信是一种通过光的传输来实现信息交换的技术，它具有大带宽、高速率和低损耗的优势。而LDPC码作为一种纠错编码技术，可以在光通信系统中降低传输中的错误率，提高信号的可靠性。 LDPC码在光通信大容量传输中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 提高传输速率：LDPC码具有较高的传输速率，可以在光通信系统中实现高速率的数据传输。通过LDPC码的编码和译码过程，可以将数据按照稀疏校验矩阵进行编码，并在接收端进行译码操作，从而实现高速率的传输。 2. 减小突发错误：光通信系统中常常会遇到突发错误，例如光纤中的非线性效应、散射效应等。而LDPC码可以在有噪信道下将这些突发错误尽可能无限减小，从而提高光通信系统对噪声的容忍度。 3. 提高系统容量：LDPC码的稀疏性使得其编码和译码的复杂度较低，因此在光通信系统中实现LDPC码的编解码操作相对容易。这使得LDPC码在光通信系统的应用具有很好的前景，并可以将系统的传输容量逼近香农容限。 总之，LDPC码在光通信大容量传输中具有很好的应用前景，可以提高传输速率、减小突发错误以及提高系统容量。它是光通信系统中一种重要的纠错编码技术。1234

对已调制的64QAM信号进行LDPC编解码

要对已调制的64QAM信号进行LDPC编解码，你可以使用Python的库来实现LDPC编解码算法。下面是一个示例代码，演示了如何使用pyldpc库对已调制的信号进行LDPC编解码。 首先，确保你已经安装了pyldpc库，你可以使用以下命令来安装它： pip install pyldpc 接下来，我们将示例的调制信号作为输入，并使用pyldpc库中的函数来进行编解码。代码如下： python import numpy as np import pyldpc # 调制后的信号 symbols = np.array([(-7, -7), (5, -7), (1, 7), (-3, 5), (7, 1)]) # LDPC编码参数 n = 16 # 编码后的码字长度 k = 5 # 原始数据的长度 # 构建LDPC编码矩阵 H, G = pyldpc.make_ldpc(n, k) # 编码 codewords = pyldpc.encode(symbols, G) # 添加一些随机噪声 noisy_codewords = codewords + np.random.normal(0, 0.1, codewords.shape) # 解码 decoded_symbols = pyldpc.decode(noisy_codewords, H, G) print("原始调制信号:", symbols) print("解码后的信号:", decoded_symbols) 在上面的代码中，我们首先定义了已调制的信号symbols。然后，我们指定了LDPC编码的参数n和k，即编码后的码字长度和原始数据的长度。接下来，我们使用pyldpc.make_ldpc函数构建了LDPC编码矩阵H和生成矩阵G。然后，我们使用pyldpc.encode函数对调制信号进行编码，得到编码后的码字codewords。为了模拟通信信道的噪声，我们在编码后的码字上添加了一些随机噪声。最后，我们使用pyldpc.decode函数对带有噪声的码字进行解码，得到解码后的信号decoded_symbols。 请注意，这只是一个简单的示例，实际上，在实际通信系统中，还需要考虑信道特性、错误纠正性能等其他因素。此外，还可以根据需要进行性能优化和改进。

python ldpc

Python使用LDPC（Low-Density Parity-Check）编码是一种用于纠错编码的技术。LDPC编码是一种线性分组码，采用稀疏矩阵来表示编码矩阵，因此具有较高的纠错能力和较低的复杂度。 在Python中，我们可以使用第三方库numpy和scipy来实现LDPC编码。首先，我们需要导入这些库： import numpy as np import scipy.sparse as sp 然后，我们可以定义一个LDPC编码器对象。编码器的输入数据是一个消息向量，输出数据是一个编码后的向量。我们可以使用numpy来表示这些向量。 class LDPC: def __init__(self, H): self.H = H # LDPC校验矩阵 def encode(self, msg): return np.mod(np.matmul(msg, self.H), 2) 接下来，我们可以使用这个编码器进行编码操作。假设我们有一个长度为n的消息向量msg，并且有一个大小为(n, m)的LDPC校验矩阵H。 n = 10 # 消息向量长度 m = 15 # LDPC校验矩阵列数 H = sp.dok_matrix((n, m)) # 构造稀疏矩阵H # 初始化H的元素，实际应根据具体情况填充 ... msg = np.random.randint(2, size=n) # 随机生成消息向量 ldpc = LDPC(H) # 创建LDPC编码器对象 encoded_msg = ldpc.encode(msg) # 编码消息向量 最后，我们可以对编码后的向量进行发送或存储，并在接收端使用LDPC解码来恢复原始消息。 需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的LDPC编码矩阵和信息向量长度进行调整。同时，Python还提供了其他用于处理LDPC编码的库，如pyldpc和ldpcpy，可根据具体需求选择使用。

ldpc softdecode

LDPC (Low-Density Parity-Check) 是一种前向错误纠正码，其软译码（soft decoding）是一种根据接收到的带有噪声的信号概率进行译码的方法。其过程可以用以下步骤来解释： 1. 接收到的信号：在通信过程中，由于传输介质、环境干扰等原因，接收到的信号往往会带有一定的噪声。 2. 信号译码：在普通的译码方法中，通常只考虑输入信号的离散值，比如二进制信号0和1。然而，在软译码中，我们将信号的离散值转化为概率值。以LDPC码为例，每一个编码位都有一个概率向量，表示每个可能值出现的概率。 3. 迭代解码：软译码过程中，通常采用迭代解码的方式，由译码器和编码器之间的反馈循环来进行多次处理。首先，译码器根据接收到的概率值来更新码字的概率分布，然后传递给编码器。编码器将更新后的概率分布重新发送给译码器，循环迭代直到满足停止条件。 4. 输出码字：最后得到的概率分布表示每个编码位的可能值，并根据这些概率选择生成码字。 相比于传统的硬译码方法，软译码方法在提供更准确的信息的同时，也增加了计算复杂性。但是由于LDPC码的特殊结构，软译码方法在保持较高的译码性能的同时，也有较低的计算复杂性。因此，软译码方法在无线通信和存储系统等领域得到了广泛的应用。

bpsk ldpc 误码性能

BPSK（二进制相移键控）和LDPC（低密度奇偶校验）是两种常用于通信系统中的调制和编码技术。BPSK是一种相位相移键控调制技术，将二进制比特流转换成不同的相位，用于传输数据。而LDPC是一种错误检测和纠正技术，通过添加奇偶校验位来提高通信系统的误码性能。 对于BPSK调制技术，其误码性能主要受到信噪比（SNR）的影响。当信噪比较高时，BPSK调制技术表现出较低的误码率，即传输数据的准确性较高。但当信噪比较低时，BPSK调制技术很容易受到噪声的干扰，导致误码率的增加。因此，在低信噪比环境下，BPSK的误码性能相对较差。 LDPC编码技术则可以进一步提高通信系统的误码性能。LDPC编码具有良好的纠错能力，可以检测和纠正信道中的错误，从而提高传输数据的可靠性。LDPC编码通过在数据中添加冗余信息来实现纠错功能。这样可以在传输过程中检测和纠正错误，从而减少误码率。 总的来说，BPSK在高信噪比下具有较好的误码性能，但在低信噪比下容易受到噪声干扰。而通过使用LDPC编码技术，可以进一步提高误码性能，提高传输数据的可靠性。因此，结合BPSK调制和LDPC编码技术可以在不同信噪比环境下实现较好的误码性能。

ldpc纠错matlab

LDPC码是一种低密度奇偶校验码，它在通信领域中被广泛使用。在Matlab中使用LDPC码进行纠错，首先需要构建一个LDPC码。可以使用高尔贡矩阵来创建一个LDPC码。 在Matlab中，可以使用comm.LDPCEncoder和comm.LDPCDecoder对象来进行LDPC码的编码和解码。首先，创建一个comm.LDPCEncoder对象，然后使用其step方法来对待编码的数据进行编码。编码后的数据可以通过通信信道进行传输，接收端可以使用comm.LDPCDecoder对象将接收到的数据进行解码。 要创建一个LDPC码，需要指定LDPC码的校验矩阵。可以使用通用高尔贡矩阵来构建校验矩阵。在Matlab中，可以使用命令[H, G] = makeLDPC(ldpc_params)来创建校验矩阵。其中，ldpc_params是一个结构体，可以指定LDPC码的长度、维度和校验等级等参数。 接下来，可以使用comm.LDPCEncoder对象来对待编码的数据进行编码。建议先将待编码的数据转换为二进制形式，并使用comm.BPSKModulator对数据进行调制，然后再进行编码。编码后的数据可以通过信道传输到接收端。 在接收端，可以使用comm.LDPCDecoder对象来对接收到的数据进行解码。可以先使用comm.BPSKDemodulator对接收到的数据进行解调，然后再使用comm.LDPCDecoder对象对解调后的数据进行解码。 LDPC码的性能通常用信噪比来衡量。在Matlab中，可以使用berawgn函数来计算不同信噪比下的误码率。可以通过改变通信信道的信噪比来观察LDPC码的纠错性能。 总而言之，使用Matlab进行LDPC码的纠错，首先需要构建一个LDPC码，然后使用comm.LDPCEncoder和comm.LDPCDecoder对象对数据进行编码和解码。可以通过改变信噪比来观察LDPC码的纠错性能。

matlab LDPC

LDPC码是一种稀疏校验矩阵线性分组码，其中会用到一个叫做H矩阵的校验矩阵。在Matlab中研究和实现LDPC码可以帮助我们更好地理解和应用LDPC编码技术。引用提供了一个基于Matlab的LDPC码研究及实现的文章，可以参考该文章进行学习和实践。同时，引用展示了一个matlab仿真误码率曲线的示例，可以通过仿真来评估和优化LDPC码的性能。

matlab simulink ldpc,LDPC编码仿真

LDPC编码可以使用MATLAB Simulink进行仿真。以下是一些基本步骤： 1. 打开Simulink并创建一个新模型。 2. 在模型中添加一个LDPC编码器和一个LDPC解码器。 3. 配置LDPC编码器和LDPC解码器的参数，例如码率、码字长度和校验矩阵。 4. 添加一个BPSK调制器和一个BPSK解调器，以模拟传输信道。 5. 配置BPSK调制器和BPSK解调器的参数，例如信噪比和载波频率。 6. 添加一个误码率计算器，以评估仿真结果。 7. 连接模块和信号，运行仿真。 在仿真结果中，您可以查看误码率、比特错误率和解码性能等指标。您还可以尝试不同的参数配置和信道条件，以评估LDPC编码的性能。

ldpc verilog

LDPC (Low-Density Parity-Check)是一种编码技术，用于纠正数字通信中的错误。在Verilog中实现LDPC编码可以采用硬件实现的方式，包括建立LDPC编码器和译码器。 LDPC编码器采用矩阵乘法的方式，将输入数据转换为编码数据。具体实现过程可以采用矩阵乘法的Verilog代码。译码器采用迭代译码的方式，使用Verilog语言实现迭代译码算法。 以下是一个简单的LDPC编码器的Verilog代码示例： verilog module ldpc_encoder( input [N-1:0] data_in, output [M-1:0] code_out ); parameter M = 128; parameter N = 256; reg [N-1:0] parity_check_matrix [M/2-1:0]; reg [N-1:0] code_matrix [M/2-1:0]; // 初始化矩阵 // ... // 矩阵乘法 reg [M-1:0] code_temp; integer i, j; always @(*) begin for(i = 0; i < M/2; i = i + 1) begin code_matrix[i] = 0; for(j = 0; j < N; j = j + 1) begin code_matrix[i] = code_matrix[i] + parity_check_matrix[i][j] * data_in[j]; end code_temp[2*i] = code_matrix[i][31:0]; code_temp[2*i+1] = code_matrix[i][63:32]; end end // CRC校验 // ... assign code_out = code_temp; endmodule 这是一个简单的LDPC编码器，其中包括矩阵乘法和CRC校验。需要注意的是，这只是一个示例，实际的实现可能更加复杂。

FPGA LDPC编码

FPGA (Field Programmable Gate Array) 是一种可编程逻辑芯片，可以用来实现各种数字电路。LDPC (Low-Density Parity-Check) 是一种前向纠错编码技术，常用于数据传输和存储系统中。 在 FPGA 上实现 LDPC 编码需要以下步骤： 1. 设计 LDPC 编码器的逻辑电路。LDPC 编码器将输入的数据块转换为编码后的数据块，并添加冗余校验位。 2. 将 LDPC 编码器的逻辑电路描述为硬件描述语言 (HDL) ，如 VHDL 或 Verilog。 3. 使用 FPGA 开发工具，如 Xilinx Vivado 或 Intel Quartus，将 HDL 描述的逻辑电路综合和实现为 FPGA 的配置文件。 4. 将配置文件下载到 FPGA 芯片中。 5. 对于 LDPC 编码器，输入数据将通过 FPGA 的输入管脚传输到芯片内部的逻辑电路中，经过 LDPC 编码后的数据将通过输出管脚输出。 需要注意的是，LDPC 编码是一种计算密集型任务，而 FPGA 可以提供高度并行化和低延迟的计算能力，因此在某些应用场景下，使用 FPGA 实现 LDPC 编码可以提供高效的性能和灵活性。

matlab ldpc

LDPC是Low-Density Parity-Check的缩写，即低密度奇偶校验码，是一种流行的编码技术。在MATLAB中，有很多内置函数可以用来生成和解码LDPC码。其中，使用comm.LDPCEncoder和comm.LDPCDecoder函数可以实现LDPC码的编码和解码。 使用comm.LDPCEncoder函数，可以生成一个LDPC编码器对象。该对象接受一个二进制输入，并输出一个编码后的二进制序列。使用comm.LDPCDecoder函数，可以生成一个LDPC解码器对象。该对象接受一个二进制输入，并输出一个解码后的二进制序列。 需要注意的是，要使用这些函数，需要安装通信工具箱。可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。如果未安装，可以通过在MATLAB命令窗口中输入“ver”来检查是否安装了通信工具箱。

LDPC matlab

LDPC (Low-Density Parity-Check) codes are a type of error-correcting code widely used in modern communication systems. MATLAB provides several functions and tools for coding and decoding LDPC codes. Some of the functions are: 1. ldpcenc: This function generates an LDPC code from the given parity check matrix. 2. ldpcdec: This function decodes a received LDPC code using the belief propagation algorithm. 3. comm.LDPCDecoder: This system object performs LDPC decoding using the belief propagation algorithm. 4. comm.LDPCEncoder: This system object encodes data using an LDPC code. To use these functions, you need to have the Communication Toolbox installed in your MATLAB. You can also find several examples and tutorials on LDPC coding and decoding in the MATLAB documentation and online resources.

matlab 实现ldpc

### 回答1： Matlab是一种常用的科学计算软件，也可以用来实现LDPC（低密度奇偶校验码）。要使用Matlab来实现LDPC，我们首先需要了解LDPC的基本原理和算法。 LDPC是一种误码检测和纠正技术，广泛应用在通信领域中。它通过对数据进行编码和解码来提高通信系统的可靠性。在LDPC编码中，数据被分成多个块，每个块都与奇偶校验矩阵进行计算，并产生校验位。解码时，使用迭代解码算法对接收到的数据进行纠正。 在Matlab中，我们可以使用通信工具箱（Communications Toolbox）提供的函数来实现LDPC编码和解码。首先，我们可以使用comm.LDPCEncoder函数来创建一个LDPC编码器对象，并指定使用的LDPC码。然后，使用encode函数将数据输入到编码器中，以获取编码后的数据。 接下来，我们可以使用comm.LDPCDecoder函数来创建一个LDPC译码器对象，并设置好译码参数。通过设置迭代次数和译码算法等参数，可以对接收到的编码数据进行解码。使用decode函数将编码数据输入到译码器中，就可以得到最终的解码结果。 除了LDPC编码和解码函数，Matlab还提供了其他实用函数来进行相关操作，例如构建LDPC码的奇偶校验矩阵、计算校验位等。 总之，通过使用Matlab的通信工具箱提供的函数和工具，我们可以轻松地实现LDPC编码和解码。这样，我们可以在通信系统中使用LDPC码来提高数据传输的可靠性。 ### 回答2： Matlab是一种高级的编程语言和环境，可以用于实现各种算法和模型。要在Matlab中实现LDPC（Low-Density Parity-Check，低密度奇偶校验码），可以按照以下步骤进行： 1. 定义LDPC码的参数：包括码字长度、码字位数、校验节点数和变量节点数等。 2. 生成LDPC码矩阵：使用生成矩阵或者稀疏矩阵来构建LDPC码的校验矩阵。 3. 编码：将待传输的信息以比特为单位，通过矩阵运算转化为码字。 4. 添加噪声：在传输过程中，为了模拟信道的影响，可以通过引入高斯噪声等方式添加信号的噪声。 5. 译码：编写LDPC码的译码算法，对收到的码字进行解码，得到传输的信息。 6. 检错：比较解码后得到的信息与原始信息，判断是否有误码出现。 7. 性能分析：评估LDPC码的性能，包括比特误码率（BER）和符号误码率（SER）等指标。 通过Matlab的矩阵运算、函数调用和图形界面等功能，可以较方便地实现LDPC码的编码和译码过程。通过不断调试和优化，可以提高LDPC码的译码性能和系统性能。 总之，Matlab提供了丰富的工具和函数，可以用来实现LDPC码，通过逐步的构建、编码、译码和性能评估等步骤，可以很好地完成LDPC码的实现和应用。

ldpc译码 c语言

LDPC码是一种现代的编码技术，具有高效的纠错能力。LDPC译码是对接收到的含噪声的LDPC码进行解码的过程。在C语言中，可以使用不同的方法和算法来实现LDPC译码。 一种常用的实现方式是使用矩阵运算库，如Blas或Lapack，在C语言中调用其中的函数来进行LDPC译码。这些库提供了各种矩阵运算函数，如矩阵相乘、行列式计算和LU分解等，可以方便地进行LDPC译码所需的矩阵运算。 此外，还可以通过定义LDPC码的生成矩阵和校验矩阵，在C语言中进行LDPC译码的实现。生成矩阵主要用于将输入信息编码为LDPC码，而校验矩阵用于译码过程中的纠错和判断。在译码过程中，可以使用迭代译码算法，如Belief Propagation算法或Min-sum算法，来逐渐逼近最可能的原始信息。 实现LDPC译码时，需要注意处理可能出现的数值溢出或舍入误差问题。可以使用适当的数据结构和算法来减小这些误差，并提高译码的可靠性。 总的来说，LDPC译码在C语言中的实现可以通过矩阵运算库或手动实现LDPC码的生成矩阵和校验矩阵，并使用迭代译码算法进行解码。通过合理的设计和优化，可以使LDPC译码在C语言中具有较高的效率和可靠性。

matlab simulink ldpc,matlab ldpc 编码解码

LDPC（Low-Density Parity-Check）码是一种非常有效的错误控制编码技术，常用于数字通信和数据存储中。在 MATLAB 中，可以使用 Simulink 库中的 LDPC 编解码器来实现 LDPC 码的编码和解码。 以下是使用 MATLAB Simulink 实现 LDPC 编码和解码的基本步骤： 1. 打开 Simulink 并创建一个新模型。 2. 从 Simulink 库中选择 LDPC 编解码器模块，并将其拖动到模型中。 3. 配置 LDPC 编解码器模块的参数，包括码长、码率、校验矩阵等。 4. 将输入信号连接到 LDPC 编码器模块的输入端口，并将 LDPC 解码器模块的输出端口连接到输出信号。 5. 运行模型并观察 LDPC 编码和解码的效果。 以下是使用 MATLAB 实现 LDPC 编码和解码的基本步骤： 1. 打开 MATLAB 并创建一个新的脚本文件。 2. 导入 LDPC 编解码器的 MATLAB 库。 3. 配置 LDPC 码的参数，包括码长、码率、校验矩阵等。 4. 使用 LDPC 编码器函数来对输入数据进行 LDPC 编码。 5. 在信道模型中添加噪声信号，模拟数据传输过程。 6. 使用 LDPC 解码器函数来解码接收到的信号。 7. 比较解码输出与原始输入数据，计算误码率等性能指标。 需要注意的是， LDPC 码的参数设置和性能评估对于编码和解码的效果有很大的影响，需要根据具体应用场景进行调整和优化。

matlab ldpc函数

Matlab LDPC函数是一种用于生成和解码LDPC码的Matlab函数库。LDPC码（低密度奇偶校验码）是一种现代的纠错编码技术，广泛应用于数字通信和数据存储领域中。LDPC码能够有效降低错误率，并具有低复杂度、高可靠性、高码率等特点。 Matlab LDPC函数提供了一系列生成和解码LDPC码的函数，包括LDPC码的构造、编码、仿真、解码等。用户可以根据自己的需求选择不同的函数，进行LDPC码的生成和解码操作。在生成LDPC码时，用户可以通过调整码率、块长度、奇偶校验矩阵等参数来实现不同的编码方案。在解码LDPC码时，用户可以选择不同的解码算法，如迭代译码算法、基于置信传播的译码算法等。 使用Matlab LDPC函数进行LDPC码的生成和解码操作，需要先安装Matlab软件，并下载LDPC函数库。使用LDPC函数库时，用户需要了解LDPC码的基本原理和编码解码算法，以及Matlab编程基础。同时，由于LDPC码的复杂度较高，用户需要具备计算机算法和程序设计的基本知识，才能够熟练地使用Matlab LDPC函数库进行LDPC码的生成和解码操作。

最新推荐

5G-LDPC码编译码器设计与FPGA实现技术研究.pdf

5G-LDPC码编译码器设计与FPGA实现技术研究，根据5G LDPC 码校验矩阵的结构特性，结合常用编码算法中的单对角校验矩阵编码方法和双对角校验矩阵编码方法，设计了一种针对5G LDPC 码的双对角加单对角校验矩阵编码方法...

IEEE 802.16e标准中LDPC编码的实现与仿真

根据IEEE802.16e标准中LDPC编码的定义，提出了一种利用高速状态机来实现编码的快速算法。在Quartus II下使用Verilog HDL实现了该算法并进行了时序仿真。仿真结果表明，设计具有良好的实时性，克服了以往设计中预处理...

5G移动通信系统中的LDPC码介绍.pdf

为了满足新的通信需求，实现移动设备之间低时延、高速率和高可靠性连接，第五代（Fifth-Generation，5G）移动通信系统在数据信道和控制信道引入了新的纠错编码技术。低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check，LDPC...

LDPC码的程序设计报告（matlab）

这是本人写的关于LDPC码的程序设计报告，内容包括LDPC码编码，译码原理和具体设计。有了它，你就不用担心写报告了。

基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件

基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件，使用方式可以查看该文章https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/128247582

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

要将Preference控件设置为不可用并变灰java完整代码

以下是将Preference控件设置为不可用并变灰的Java完整代码示例： ```java Preference preference = findPreference("preference_key"); // 获取Preference对象 preference.setEnabled(false); // 设置为不可用 preference.setSelectable(false); // 设置为不可选 preference.setSummary("已禁用"); // 设置摘要信息，提示用户该选项已被禁用 preference.setIcon(R.drawable.disabled_ico

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�