MATLAB中Turbo码的高斯信道编解码实现

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资源摘要信息:"该文件集合提供了在MATLAB环境下实现的Turbo码编解码系统,该系统在瑞利衰落信道模型中进行了仿真,针对的是高斯白噪声环境。Turbo码是一种纠错码,它结合了卷积码和迭代译码的概念,能够提供接近信道容量的优异性能,特别适合无线通信系统。该集合中包含了多个文件,每个文件都承担着Turbo编码和解码过程中的一个特定功能,支持相关的通信系统设计和性能评估工作。 在Turbo码编解码过程中,涉及到的关键概念包括: 1. **Turbo编码器**:编码器是实现Turbo码的关键部件之一,它通常包含两个或更多的递归系统卷积码(RSC)编码器和一个交织器。在该文件集合中,turbo_encoder.m文件包含了实现Turbo编码器的MATLAB代码,负责将输入数据序列转换为Turbo码。 2. **交织器(Interleaver)**:交织器负责打乱输入数据的顺序,这有助于提高码字的随机性,降低错误相关的风险。文件internal_leaver_par.m可能用于设置或管理交织器的参数。 3. **卷积编码器**:Turbo码中的RSC编码器实际上是一种特殊的卷积编码器,能够提供良好的码间干扰特性。rsc_encode.m文件很可能是实现RSC编码器的MATLAB代码。 4. **Turbo解码器**:解码器是编解码系统中实现信号译码的部分,它使用迭代算法来优化译码过程,如MAP(最大后验概率)算法。turbo_decoder.m文件即包含了Turbo解码器的MATLAB代码。 5. **MAP算法**:译码器采用MAP算法来估计发送符号的概率,文件max_log_map.m可能包含了实现对数最大后验概率算法(Log-MAP)的代码,它是MAP算法的一种变体,更适合数字实现。 6. **QAM调制解调**:QAM(Quadrature Amplitude Modulation,正交振幅调制)是一种常用的调制方式,用于在通信系统中传输数据。文件QAM16demode.m可能负责16-QAM的解调过程。 7. **循环冗余校验(CRC)**:CRC是用于检测数据传输或存储中的错误检测码。在这个文件集合中,crcCheck24a.m和crcCheck24b.m可能用于对编码前的数据进行CRC校验。 8. **瑞利衰落信道**:瑞利衰落信道模型用于模拟无线通信环境中的多径传播效应,这是在无线通信系统设计和测试中非常重要的一个部分。 9. **高斯白噪声**:高斯白噪声是通信系统中的主要噪声模型之一,模拟了通道内的噪声干扰。在Turbo码的性能评估中,高斯白噪声是衡量编解码系统性能的重要因素。 综上所述,这一系列文件为通信系统设计者提供了一个完整的Turbo码编解码仿真平台,可以用于研究和测试Turbo码在无线通信环境中的性能表现。通过修改和运行这些MATLAB脚本文件,用户能够模拟不同的通信场景,分析Turbo码的编解码效果,评估系统在特定信道条件下的误码率和其他性能指标。"

加载InpaintingModel_gen.pth预训练模型时出现:RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ContextEncoder: Missing key(s) in state_dict: "encoder.0.weight", "encoder.0.bias", "encoder.2.weight", "encoder.2.bias", "encoder.3.weight", "encoder.3.bias", "encoder.3.running_mean", "encoder.3.running_var", "encoder.5.weight", "encoder.5.bias", "encoder.6.weight", "encoder.6.bias", "encoder.6.running_mean", "encoder.6.running_var", "encoder.8.weight", "encoder.8.bias", "encoder.9.weight", "encoder.9.bias", "encoder.9.running_mean", "encoder.9.running_var", "encoder.11.weight", "encoder.11.bias", "encoder.12.weight", "encoder.12.bias", "encoder.12.running_mean", "encoder.12.running_var", "encoder.14.weight", "encoder.14.bias", "encoder.15.weight", "encoder.15.bias", "encoder.15.running_mean", "encoder.15.running_var", "encoder.17.weight", "encoder.17.bias", "encoder.18.weight", "encoder.18.bias", "encoder.18.running_mean", "encoder.18.running_var", "encoder.20.weight", "encoder.20.bias", "encoder.21.weight", "encoder.21.bias", "encoder.21.running_mean", "encoder.21.running_var", "encoder.23.weight", "encoder.23.bias", "encoder.24.weight", "encoder.24.bias", "encoder.24.running_mean", "encoder.24.running_var", "decoder.0.weight", "decoder.0.bias", "decoder.1.weight", "decoder.1.bias", "decoder.1.running_mean", "decoder.1.running_var", "decoder.3.weight", "decoder.3.bias", "decoder.4.weight", "decoder.4.bias", "decoder.4.running_mean", "decoder.4.running_var", "decoder.6.weight", "decoder.6.bias", "decoder.7.weight", "decoder.7.bias", "decoder.7.running_mean", "decoder.7.running_var", "decoder.9.weight", "decoder.9.bias", "decoder.10.weight", "decoder.10.bias", "decoder.10.running_mean", "decoder.10.running_var", "decoder.12.weight", "decoder.12.bias", "decoder.13.weight", "decoder.13.bias", "decoder.13.running_mean", "decoder.13.running_var", "decoder.15.weight", "decoder.15.bias", "decoder.16.weight", "decoder.16.bias", "decoder.16.running_mean", "decoder.16.running_var", "decoder.18.weight", "decoder.18.bias", "decoder.19.weight", "decoder.19.bias", "decoder.19.running_mean", "decoder.19.running_var", "decoder.21.weight", "decoder.21.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "iteration", "generator". 怎么解决

2023-05-11 上传