信息论与编码课程报告
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告信息论与编码实验报告实验一：英文文本信息量的计算一、实验目的及要求a）实验目的1、通过本实验熟悉Matlab 软件编程环境2、编写M 文件实现对英文文本信息量的统计，掌握信息量、信源熵的计算方法b）实验要求1、了解matlab 中M 文件的编辑、调试过程2、编写程序实现对给定英文文本信息量的统计3、英文文本中字母不区分大小写，考虑空格的信息量，但不考虑标点符号的信息量4、建议英文文本采用txt 格式二、实验步骤及运行结果记录a）实验步骤1、查找各个英文字母及空格出现的频率2、在Matlab 中读取给定的英文文章3、计算英文文章的长度4、统计在该文章中各个字母及空格出现的次数并放入数组N 中5、计算各个字母和空格的信息量及整篇文章的信息量6、计算信源熵b）实验结果sumI = +003；H = 三、程序流程图四、程序清单，并注释每条语句五、实验小结通过本次实验熟悉了Matlab 软件编程环境和一些函数的功能及使用，掌握了信息量、信源熵的计算方法。
1 附一：开始读取英文文章计算文章的长度嵌套的for 循环语句假判断是否符合循环条件真if 否elseif 判断字是否为大写母输入相应的频率否elseif 判断是否为小写字母计算各个字母、空格及整篇文章的信息量是判断是否为小写字母是计算信源熵是放入数组N 中对应的位置放入数组N 中对应的位置放入数组N 中对应的位置结束附二: wenzhang=textread(‘实验一：english ‘,’\’); M=size(wenzhang); row=M(1,1); line=M(1,2); N=zeros(1,27); for i=1:row for j=1:line %读取英文文章%文章的长度ifdouble(wenzhang(i,j))>96&&double(wenz hang(i,j))double(wenzhang(i,j))>64&&double(wenz hang(i,j))N(1,double(wenzhang(i,j))-64)=N(1,doubl e(wenzhang(i,j))-64)+1; elseif double(wenzhang(i,j))==32N(1,27)=N(1,27)+1; end end end %统计各字母和空格出现的个数并存入N数组中。
信息论与编码课程报告
信息论与编码课程报告
信息论与编码是一门重要的课程，在计算机科学与技术，通信工程，信号处理
等专业中发挥着重要的作用。
信息论涉及到信息的量化、源编码、信息隐藏，噪声抑制以及信息协议的分析等诸多方面。
而编码中的许多领域如信号处理、视频编码、图像处理等又建立在信息论的基础之上。
在这门课程中，学生可以学习如何把信息量化，以及不同的编码方法和算法，明白信息和音频的处理，还可以学习复杂格式的音频、视频编码。
此外，学习中还会涉及到模拟和数字信号，熵、信道容量与噪讲，数字信号处理，数字信号编码等多种多样的知识点，其中还包括噪讲模型、噪讲容量等多种不同概念。
整个信息论和编码领域有着丰富的应用，为听力、视觉等智能分析技术的实现
提供了理论支撑。
基于信息论的研究发明了压缩编码技术，它可以用来压缩数据，提高传输速率和储存空间，同时编码技术可以使数据免于传输过程中的损耗，有效地实现了音频、视频等多种数据的传输。
此外，信息论和编码在模式识别与多媒体通信、卫星通信、生物医学等多个领域都有着重要的应用。
综上所述，信息论与编码课程是个重要的学科，在计算机科学与技术，通信工程，算法，信号处理，多媒体通信，生物医学等领域中有着广泛的应用。
该课程主要是以学习源编码，熵、信道容量，噪讲，数字信号处理，数字信号编码，噪讲模型，压缩编码等多种专业概念为基础，因此有深入研习的必要，以获得多方面的知识和理解，为日后的技能应用打实基础。
信息论与编码 自学报告
《信息论与编码》课程自学报告题目：AAC音频压缩编码学号：xxxxxxxxx姓名：xxxxxxx任课教师：xxxxxxx联系方式：xxxxxxxxxxxxx二零一六年一月一日一、自学内容小结与分析1. 基本概念要想无失真地传送连续信源的消息，要求信息率R 必须为无穷大。
这实际上是做不到的，因此实际通信系统允许一定的失真存在，那么对信息率的要求便可降低，换言之，就是允许压缩信源输出的信息率。
信息率失真理论研究的就是信息率与允许失真之间的关系。
1.1 失真函数与平均失真度为了定量地描述信息率与失真的关系，首先定义失真的测度。
设离散无记忆信源1212 , ,, (),(),,()()n n a a a X p a p a p a P X ⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭。
信源符号通过信道传送到接收端Y ，1212 , , , (),(),,()()m m b b b Y p b p b p b P Y ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭。
对于每一对(),i j a b ，指定一个非负的函数(),0i j d a b ≥ (1) 称d(a i ,b j )为单个符号的失真度或失真函数。
用它来表示信源发出一个符号a i ，而在接收端再现b j 所引起的误差或失真。
由于a i 和b j 都是随机变量，所以失真函数d(a i ,b j )也是随机变量，限失真时的失真值，只能用它的数学期望或统计平均值，因此将失真函数的数学期望称为平均失真度，记为11[(,)]()(/)(,)nmi j i j i i j i j D E d a b p a p b a d a b ====∑∑ (2)1.2 信息率失真函数的定义 1.2.1 D 允许试验信道平均失真由信源分布p(a i )、假想信道的转移概率p(b j /a i )和失真函数d(a i ,b j )决定，若p(a i )和d(a i ,b j )已定，则调整p(b j /a i )使D̅≤D ，称P D ={p (bj ai):D ̅≤D}为D 失真许可的试验信道。
信息论与编码实验2-实验报告
信息论与编码实验2-实验报告信息论与编码实验 2 实验报告一、实验目的本次信息论与编码实验 2 的主要目的是深入理解和应用信息论与编码的相关知识，通过实际操作和数据分析，进一步掌握信源编码和信道编码的原理及方法，提高对信息传输效率和可靠性的认识。
二、实验原理（一）信源编码信源编码的目的是减少信源输出符号序列中的冗余度，提高符号的平均信息量。
常见的信源编码方法有香农编码、哈夫曼编码等。
香农编码的基本思想是根据符号出现的概率来分配码字长度，概率越大，码字越短。
哈夫曼编码则通过构建一棵最优二叉树，为出现概率较高的符号分配较短的编码，从而实现平均码长的最小化。
（二）信道编码信道编码用于增加信息传输的可靠性，通过在发送的信息中添加冗余信息，使得在接收端能够检测和纠正传输过程中产生的错误。
常见的信道编码有线性分组码，如汉明码等。
三、实验内容与步骤（一）信源编码实验1、选取一组具有不同概率分布的信源符号，例如：A（02）、B （03）、C（01）、D（04）。
2、分别使用香农编码和哈夫曼编码对信源符号进行编码。
3、计算两种编码方法的平均码长，并与信源熵进行比较。
（二）信道编码实验1、选择一种线性分组码，如（7,4）汉明码。
2、生成一组随机的信息位。
3、对信息位进行编码，得到编码后的码字。
4、在码字中引入随机错误。
5、进行错误检测和纠正，并计算错误纠正的成功率。
四、实验结果与分析（一）信源编码结果1、香农编码的码字为：A（010）、B（001）、C（100）、D （000）。
平均码长为 22 比特，信源熵约为 184 比特，平均码长略大于信源熵。
2、哈夫曼编码的码字为：A（10）、B（01）、C（111）、D （00）。
平均码长为 19 比特，更接近信源熵，编码效率更高。
（二）信道编码结果在引入一定数量的错误后，（7,4）汉明码能够成功检测并纠正大部分错误，错误纠正成功率较高，表明其在提高信息传输可靠性方面具有较好的性能。
信息论与编码技术实验报告
《信息论与编码技术》实验报告实验一：请根据公式-plogp ，说明小概率事件和大概率事件对熵的贡献。
解：先做图，然后分析。
将公式写为)(log )(2p p p f -=对它编写计算和画图程序如下：p=0:0.01:1;x=-p.*log2(p);plot(p,x);从图中曲线看出，小概率事件和大概率事件的情况下，熵值都很低，贡献很小，在概率为0.5附近时熵值最大，故此时对熵的贡献最大。
实验二：请对a 、b 、c 霍夫曼编码，它们的概率是0.6、0.3、0.1。
并以此对符号串ababaacbaa 编码和译码。
解：编码步骤分为：事件排序，符号编码，信源编码，信道编码。
MATLAB 程序：clc;a=0.3;b=0.3;c=0.4; %%%霍夫曼编码A=[a,b,c];A=fliplr(sort(A)); %%%降序排序if (a==b)&(a>c), %%实现了当a,b,c 其中两概率相同时的编码，及3值均不同时的编码 u='a';x=a;v='b';y=b;w='c';z=c;elseif (a==b)&(a<c),u='c';x=c;v='a';y=a;w='b';z=b;elseif (c==b)&(c>a),u='b';x=b;v='c';y=c;w='a';z=a;elseif (c==b)&(c<a),u='a';x=a;v='b';y=b;w='c';z=c;elseif(a==c)&(a>b),u='a',x=a;v='c',y=c;w='b',z=b;elseif(a==c)&(a<b),u='b';x=b;v='a';y=a;w='c';z=c;elseif A(1,1)==a,u='a';x=a;elseif A(1,1)==b,u='b';x=b;elseif A(1,1)==c,u='c';x=c;endif A(1,2)==a,v='a';y=a;elseif A(1,2)==b,v='b';y=b;elseif A(1,2)==c,v='c';y=c;endif A(1,3)==a,w='a';z=a;elseif A(1,3)==b,w='b';z=b;elseif A(1,3)==c,w='c';z=c;endend %%%x，y，z按从大到小顺序存放a，b，c的值，u,v,w存对应字母if x>=(y+z),U='0';V(1)='0';V(2)='1';W(1)='1';W(2)='1';else U='1';V(1)='0';V(2)='0';W(1)='1';W(2)='0';enddisp('霍夫曼编码结果：')if u=='a',a=fliplr(U),elseif u=='b',b=fliplr(U),else c=fliplr(U),end if v=='a',a=fliplr(V),elseif v=='b',b=fliplr(V),else c=fliplr(V),end if w=='a',a=fliplr(W),elseif w=='b',b=fliplr(W),else c=fliplr(W),end %%%编码步骤为：信源编码，信道编码disp('信源符号序列：')s='ababaacbaa' %%%信源编码q=[];for i=s;if i=='a',d=a;elseif i=='b';d=b;else d=c;end;q=[q,d];endm=[]; %%%符号变数字for i=q;m=[m,str2num(i)];endP=[1,1,1,0;0,1,1,1;1,1,0,1];G=[eye(3),P];%%%信道编码%%%接下来的for循环在程序中多次使用，此处作用是将已编码组m每3个1组放入mk中进行运算之后存入Ck数组中，每次mk中运算结束之后清空，再进行下一组运算，而信道编码结果数组C则由C=[C,Ck]存入每组7个码。
信息论课程实验报告—哈夫曼编码
*p2 = j;
}
}
void CreateHuffmanTree(HuffmanTree T)
{
int i,p1,p2;
InitHuffmanTree(T);
InputWeight(T);
for(i = n;i < m;i++)
4）依次继续下去，直至信源最后只剩下两个信源符号为止，将这最后两个信源符号分别用二元码符号“0”和“1”表示；
5）然后从最后—级缩减信源开始，进行回溯，就得到各信源符号所对应的码符号序列，即相应的码字。
四、实验目的：
(1)进一步熟悉Huffman编码过程；(2)掌握C语言递归程序的设计和调试技术。以巩固课堂所学编码理论的知识。
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include <float.h>
#include <math.h>
#define n 8
#define m 2*n-1
typedef struct
{
float weight;
int lchild,rchild,parent;
}
}
void InputWeight(HuffmanTree T)
{
float temp[n] = {0.20,0.18,0.17,0.15,0.15,0.05,0.05,0.05};
for(int i = 0;i < n;i++)
T[i].weight = temp[i];
}
信息论与编码实习报告
信息论与编码实习报告一、引言信息论与编码是通信工程、计算机科学和电子工程等领域的重要基础课程。
本次实习旨在通过实际操作，深入理解和掌握信息论与编码的基本原理和技术，提高我们的实际操作能力和问题解决能力。
二、实习内容1、信息论基础：实习的第一部分，我们通过自学和讨论的方式，深入学习了信息论的基本概念和原理，包括信息的度量、熵、信道容量等。
2、编码理论：在这一阶段，我们重点学习了线性编码、循环编码、哈夫曼编码等编码方法，并了解了编码的效率及其可靠性。
3、模拟与数字通信系统：我们通过模拟软件，设计和实现了简单的模拟通信系统，同时，也通过实验箱，了解了数字通信系统的基本原理和技术。
4、无线通信和网络：在这一部分，我们重点学习了无线通信和网络的基础知识，包括无线信道模型、无线调制解调技术、无线网络协议等。
5、实习项目：最后，我们根据所学的知识，完成了一个实习项目——设计并实现一个具有高可靠性和高效率的通信系统。
三、实习收获通过这次实习，我们收获颇丰。
首先，我们对信息论与编码的基本概念和原理有了更深入的理解和掌握，能够更好地将理论知识应用到实际中。
其次，我们提高了自己的实际操作能力和问题解决能力，能够在实践中发现和解决问题。
最后，我们了解了通信系统的基本原理和技术，对未来的学习和工作有了更好的准备。
四、结论本次实习是我们学习信息论与编码的重要环节，我们通过实际操作，深入理解和掌握了信息论与编码的基本原理和技术，提高了自己的实际操作能力和问题解决能力。
我们也发现了自己的不足之处，将在未来的学习和工作中更加努力，不断提高自己的能力和水平。
信息论与编码曹雪虹课后习题答案随着科技的发展，信息已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
在大学中，信息论与编码作为一门重要的学科，已经成为了计算机科学、通信工程、电子工程等专业的必修课程。
而在这门课程中，曹雪虹教授的教材《信息论与编码》被广泛使用。
本文将介绍一些该教材的课后习题答案，以帮助读者更好地掌握信息论与编码的相关知识。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的本实验主要目的是通过实验验证信息论与编码理论的基本原理，了解信息的产生、传输和编码的基本过程，深入理解信源、信道和编码的关系，以及各种编码技术的应用。
二、实验设备及原理实验设备：计算机、编码器、解码器、信道模拟器、信噪比计算器等。
实验原理：信息论是由香农提出的一种研究信息传输与数据压缩问题的数学理论。
信源产生的消息通常是具有统计规律的，信道是传送消息的媒体，编码是将消息转换成信号的过程。
根据信息论的基本原理，信息的度量单位是比特（bit），一个比特可以表示两个平等可能的事件。
信源的熵（Entropy）是用来衡量信源产生的信息量大小的物理量，熵越大，信息量就越多。
信道容量是用来衡量信道传输信息的极限容量，即信道的最高传输速率，单位是比特/秒。
编码是为了提高信道的利用率，减少传输时间，提高传输质量等目的而进行的一种信号转换过程。
常见的编码技术有霍夫曼编码、香农-费诺编码、区块编码等。
三、实验步骤1.运行编码器和解码器软件，设置信源信息，编码器将信源信息进行编码，生成信道输入信号。
2.设置信道模拟器的信道参数，模拟信道传输过程。
3.将信道输出信号输入到解码器，解码器将信道输出信号进行解码，恢复信源信息。
4.计算信道容量和实际传输速率，比较两者的差异。
5.改变信道参数和编码方式，观察对实际传输速率的影响。
四、实验结果与分析通过实验，我们可以得到不同信道及编码方式下的信息传输速率，根据信道参数和编码方式的不同，传输速率有时会接近信道容量，有时会低于信道容量。
这是因为在真实的传输过程中，存在信噪比、传输距离等因素导致的误码率，从而降低了实际传输速率。
在实验中，我们还可以观察到不同编码方式对传输速率的影响。
例如，霍夫曼编码适用于信源概率分布不均匀的情况，可以实现数据压缩，提高传输效率。
而区块编码适用于数据容量较大的情况，可以分块传输，降低传输错误率。
此外，通过实验我们还可以了解到信息论中的一些重要概念，如信源熵、信道容量等。
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Turbo码编码与译码方法一、前言：Turbo码自1993年被提出以来，就以其优异的纠错性能而备受关注，并被主要通信标准所采纳。
Turbo码是用短码构造等效意义的长码，以达到长码的纠错性能而减少解码复杂度。
在强噪声低洗澡比的条件下，如Eb /N=0.7dB，采用编码效率R=1/2的Turbo码，经过18次迭代解码后，仍然具有极低的误码率。
Turbo码得这一特性对于强噪声环境下数字通信与数字信号传输具有重要的应用价值。
Turbo码的发现，标志着信道编码理论与技术的研究进入了一个崭新的阶段，对现代编码理论的发展起着重要的作用。
二、Turbo码的编码原理：Turbo码编码器由两个递归系统卷积吗编码器(RSC1和RSC2)通过一个交织器并行级联而成，编码后经过删除或复用，产生不同码率的码字，进入传输信道。
Turbo码编码器结构框图如图1所示，信息序列d={d1,d2,…dN}经过N位交织器，形成一个新序列d‘={d1’,d2’,…,dN’}(长度与内容没变，但比特位置经过重新排列)。
d和d‘分别传送到两个分量码编码器（RSC1和RSC2）。
一般情况下，这两个分量码编码器结构相同，生成序列X1p和X2p。
为了提高误码率，序列X1p和X2p需要经过删除器，采用删除技术从这两个校验序列中周期地删除一些校验位，形成校验位序列X P与编码序列u（为方便表述，也用X S表示）经过复用，生成Turbo码序列。
例如，假如图中两个分量编码器的码率均是1/2,为了得到1/2码率的Turbo码，可以采用这样的删除矩阵：P=[10,01]，即删除来自RSC1的校验序列X1p的偶数位置比特，与来自RSC2的校验序列X2p的奇数位置比特。
S图1交织器在Turbo码中起关键作用。
表面上看，它仅仅是将信息序列中的N个比特的位置进行随机置换，实际上，它很大程度上影响了Turbo码的性能。
通过随机交织，使得编码序列在长为2N和3N(不使用删除)比特的范围内具有记忆性，从而有简单的短码得到近似长码。
当交织器充分大时，Turbo码就具有近似于随机长码的特性。
三、Turbo码的译码原理：Turbo 码译码器采用反馈结构，以迭代方式译码。
与Turbo 编码器的两个分量码相对应，译码端应该有两个分量译码器它的结构如图2.1所示。
() ()()()译码输出对于图2 Turbo 码编码器，接收到得数据流中包含三部分内容：信息码 ，编码器1产生的校验码（经删余）和编码器2产生的校验码（经删余）。
Turbo 译码器在译码前首先要进行数据的分离——与发送端复合器逆向功能的分接处理，将数据流还原成，和3路信息。
发送端子编码器1,2的校验码由于删余并未全部传送过来，、只是、的部分信息，分接后的校验序列的部分比特位将没有数据，这样就必须根据删余的规律对接收的校验序列进行内插，在被删除的数据位上补以中间量（如0），以保证序列的完整性。
四、Turbo 的译码算法：Turbo 码有两类译码算法: 第一类就是MAP 算法以及基于MAP 算法的修正算法LOG-MAP 算法。
另一类就是软输出的维特比算法, 也就是SOVA 算法。
下边对两种译码算法进行介绍： 1、 LOG-MAP 译码算法：LOG-MAP 是改进的MAP(最大后验概率)算法，它在对数域进行计算，可以将MAP 算法中大量的乘法运算化简为加法运算，从而降低计算量。
除此之外，它的基本原理与经典MAP 算法相同。
MAP 算法由Bahl 等人于1974年提出，因此又称为BCJR 算法。
与Viterbi 算法不同，它估计出最大似然比特，而前者产生最大似然序列。
也就是说Viterbi 算法提供整体最优解，而MAP 算法则提供个体最优解。
分接/内插 DEC1 交织 交织 解交织判决 DEC2 解交织前面已经提到，卷积码编码过程实际就是一个有限状态机的状态转移过程。
设t 时刻编码器从状态S t-1转移到状态S t ，对应的输入为u t =k ，k ∈{0,1}，输出校验位为x t ， 它与u t 一起传输到接收端，译码器的任务就是根据接收信号y t 来尽可能恢复u t 。
图3.23示意了这一过程。
由于u t 与状态转移是对应的，因此，有∑=====-)|,,'()|(111N t t t N t y k u m S m S p y k u p (1)式中N y 1表示接收序列[y 1….y N ]。
因此，只要得到所有的)|,'(11N t t y m S m S p ==- (2)就可以通过对其中那些对应于k u t =的状态转移概率求和来得到信息比特的后验概率。
由贝叶斯定理，)(),,'()|,'(11111N N t t Nt t y p y m S m S p y m S m S p =====--(3)上式右侧分子项联合概率可作进一步化简：),,'|(),,'(),,'(1111111tt t N t t t t N t t y m S m S y p y m s m S p y m S m S p =======-+--)|(),,'(111m S y p y m S m S p t N t t t t ====+-)|(),'|,(),'(1111111m S y p y m S y m S p y m S p t N t t t t t t t =====+----)|()'|,(),'(11111m S y p m S y m S p y m S p t N t t t t t t =====+---(4)以上的化简过程中应用了马尔可夫信源的性质，即t 时刻以后的状态只与S t 及以后的输入有关，而与t 时刻之前的状态和输入无关，也就是说得到了t 时刻的状态，之后的状态转移就不再依赖于t y 1以及t-1时刻的状态。
(4)式分为三部分，可以分别定义如下，令：),()(1t t t y m S p m ==α图3.23 编码网格中一次状态转移)|()(1m S y p m t N t t ==+β)'|,(),'(1m S y m S p m m t t t t ===-γ则联合概率可写为：)(),'()'(),,'(111m m m m y m S m S p t t t N t t βγα⋅⋅===-- (5)其中，)(m t α和)(m t β可以用递归方法求出：∑===-'11),,'()(m t t t t y m S m S p m α∑----===='111111),'|,(),'(m t t t t t t y m S y m S p y m S p∑⋅=-'1),'()'(m t t m m m γα(6)∑===++''11)|,''()(m t N t t t m S y m S p m β∑+++++=====''11211),'',|()|,''(m t t t N t t t t y m S m S y p m S y m S p∑++⋅=''11)''()'',(m t t m m m βγ(7)通常，编码器的初始状态已知，对于编码器1，帧结束时网络终止，因此其终了状态了也是已知的，因此有()⎩⎨⎧==其它0010i i m m a 以及()⎩⎨⎧==其它001i i N m m β对于编码器2，由于网格不终止，可以认为它的终了状态是平均分布的。
另外，有),'|()'|(),'(11m S m S y p m S m S p m m t t t t t t =====--γ)),'(|()),'((m m x y p m m u p t t t = (8)式中),'(m m u t 为信息符号，),'(m m x t 为对应于状态转移),'(m m 的编码输出符号。
上式中)(t u p 为信息符号的先验概率，而条件概率)|(t t x y p 可由如前所述的信道模型得到。
2、 SOVA 译码算法：SOVA 算法就是软输出维特比算法,是在 1989年提出的一种改进的维特比算法, 它的特点就是找到一条可能性序列的同时,还能产生这条路径上码元的可靠性的信息,也就是我们需要的软信息, 从而使得每一个码元序列的差错概率达到最小。
相比于MAP类算法,计算更加的简单,计算量大幅度的减少。
下面分析 SOVA 算法。
状态数是, v 是编码寄存器的个数, 而每一节点有两条分支, 以为延时进行一个比特的判决,在k时刻对于状态sk ,维特比选择一条幸存路径, 这是通过计算路径最小距离而得到的。
同时,状态 sk 还对应着一条待选路径。
对于幸存路径我们将其度量标为 M1, 相应的对于待选路径的度量我们标为 M2,于是幸存路径选错的概率为（1）其中，表示的是传输不可信度,于是在 m 个路径1(幸存路径) 和路径2(待选路径)的信息比特不等的位置处, 其错误概率为, 我们可以用式子( 23) 表示（2）其中表示的是已存储路径 1 的错误概率, j = j 1，。
则对数似然比可写为（3）其中。
结合式子( 1)、 ( 2)、 ( 3) , 我们可以得到（4）a 是为了防止信噪比的增加而产生溢出。
a =, d 是码间的自由距离。
上式可以近似的写为（5）a 是为了防止信噪比的增加而产生溢出。
a = d 是码间的自由距离。
上式可以近似的写为五、Turbo 的画出编译码程序流程图：六、仿真与分析：采用log-map 算法和sova 算法对turbo 码的性能进行了仿真,其结果如下图所示。
从仿真过程看, log-map 算法比sova 算法用时较长,但其误码率较低,这说明log-map 算法比sova 算法性能更好,而sova 算法延时小,更容易实现。
初始化变量，错误帧数为0随机产生信息序列，进行随机交织对信息序列Turbo 编码Llog-MAP 算法译码SOVA 算法译码 加入高斯白噪声产生译码对译码输入复用信息序列删除校验序列，调整误码率为R计算误码率计算误码率结束Turbo码的log map和sova译码误码率信噪比矩阵为g=[111,101],帧长为400比特,最大迭代次数为5,rate为0.5的仿真图像。
在相同的帧长、生成矩阵和编码速率下，不论对哪种译码算法来说，迭代次数越大，性能越好，误比特率及误帧率越低。