matlab 2018b的ldpc编码代码

以下是一个基于 Matlab 2018b 的 LDPC 编码程序示例：

clc;
clear all;
close all;
n = 2048; %总比特数
k = 1723; %信息比特数
ldpcEncoder = comm.LDPCEncoder('ParityCheckMatrix', makeLDPC(n, k)); %创建LDPC编码器
msg = randi([0 1], k, 1); %随机生成信息比特
code = step(ldpcEncoder, msg); %使用LDPC编码器编码

其中，`makeLDPC` 函数是用来生成 LDPC 矩阵的函数，可以自行编写或者使用 MATLAB 自带的 `ldpcldpcload`、`ldpcldpcgen`、`ldpcldpcqload` 等函数生成。

需要注意的是，LDPC 编码是一种纠错码，需要使用 LDPC 解码器进行解码，可以使用 `comm.LDPCDecoder` 自带的解码器或者编写自己的解码器。

相关问题

matlab 2018b

MATLAB R2018b是MathWorks公司推出的一个版本，它是MATLAB软件的最新更新之一，发布于2018年。这个版本包含了多项增强功能和技术改进，例如：

1. **深度学习工具箱**得到了加强，包括对TensorFlow和CNTK的支持，方便用户在MATLAB环境中进行深度学习模型的训练和部署。

2. **图像处理和计算机视觉**功能有所提升，比如新的图像分割和识别算法，以及更高效的图像处理工具。

3. **Python集成**更加完善，使得用户可以直接在MATLAB中运行Python代码和利用Python库。

4. **自动微分**能力得到优化，提高了计算效率对于需要求导的应用场景。

5. **性能改进**，整体运行速度更快，内存管理和并行计算方面也有显著提升。

6. **图形用户界面**（GUI）设计和交互体验进行了更新，使界面更加直观和易用。

**相关问题--:**
1. MATLAB 2018b相比之前的版本有哪些新特性？
2. 如何在MATLAB 2018b中安装和使用深度学习工具箱？
3. MATLAB 2018b是否支持与其他编程语言的无缝集成？

matlab2018B

### MATLAB 2018b 下载、安装与使用教程

#### 下载途径
官方获取MATLAB软件应通过MathWorks官方网站进行购买并下载相应版本。对于教育机构成员，可能还存在校园授权的方式可以利用[^2]。

#### 安装过程概述
在完成下载之后，启动安装向导会引导用户逐步设置工作环境。当涉及到许可配置环节时，如果采用的是破解版，则需按照特定路径指定许可证文件的位置，例如`MATLAB R2018b Win64 Crack\license_standalone.lic`作为输入来继续安装流程[^1]。请注意，这种做法违反了版权法，在此仅作说明用途，并不提倡非法行为。

#### 使用教程概览
针对初学者而言，《MATLAB R2018b学习笔记》提供了全面的内容覆盖，从基础入门到高级主题均有涉及。该书分为多个章节分别介绍了数值运算、符号处理以及图形界面开发等方面的知识点；同时涵盖了线性控制系统的建模分析方法论等内容[^3]。

另外，《MATLAB R2018自学一本通》也是一份不错的参考资料，尤其适合希望通过实例练习加深理解的学习者。书中不仅包含了绘图功能介绍，还有关于应用程序设计器(App Designer)使用的初步探讨，尽管作者最终未能将其应用于实际项目当中[^4]。

#### 关键特性总结
- **快速傅里叶变换(FFT)**：内置函数支持高效频域信号转换操作。
- **Simulink集成工具箱**：用于动态系统模拟及模型驱动工程实践的支持框架。
- **增强型GUI构建器**：简化自定义交互式应用创建过程。
- **扩展库更新**：新增多种领域专用算法包供科研人员选用。