卷积码的编解码Matlab仿真
Matlab设计卷积编码和Viterbi已实现_functions
%%---------------------------------------testViterbi.m--------------------------------------------------------------%% %%% Annotated by Quan Xu on Nov. 22, 2011clear all;clc;close;delete *.mat;EsNodB = 0:1:10;EsNo = 10.^(EsNodB/10);N_samples = 100;N_bits = 512;for k = 1 : length(EsNodB)for m = 1 : N_samples% noise powerWGNPower = 1/EsNo(k); % for uncoded systemWGNPower1 = 2/EsNo(k); % for 1/2 convolutional coded system% random messagemsg = randint(1,N_bits);% unencode datab = msg;% Encode data bitstrel = poly2trellis(3,[7 5]); % Define trellisb1 = convenc(msg,trel); % Encode% modulatex = 1 - 2*b;x1 = 1 - 2*b1;% AWGN channelh = ones(size(x));h1 = ones(size(x1));% Gaussian noise generationw = sqrt(WGNPower/2)*(randn(size(x)) + sqrt(-1)*randn(size(x)));w1 = sqrt(WGNPower1/2)*(randn(size(x1)) + sqrt(-1)*randn(size(x1)));% recieved signalsy = h.*x + w;y1 = h1.*x1 + w1;% demodulate uncoded dataoutUncod = uncode(y,h);% Soft-decision viterbi decodingoutVit1 = simeudistVit(trel, y1);errrate(m) = mean(abs(outUncod-msg));errrate1(m) = mean(abs(outVit1-msg));end % for mber(k) = mean(errrate)ber1(k) = mean(errrate1)end % for ksemilogy(EsNodB,ber,'k',EsNodB,ber1,'-r');grid onaxis([1 10 10^-5 1])xlabel('10log(Eb/No)')ylabel('BER')title('AWGN channel viterbi decoder');h = legend('uncoded', '[2,1,2]convolutional encoding');set(h,'Interpreter','none')save conViterbi.mat;% EOF%%---------------------------------------- testViterbi.m ------------------------------------------------------%%%% Calulating Euclidean distance%% (x-y).^2 --> xy ; since x = +1 or -1; y is the same for every branch%% Annotated by Quan Xu on Nov. 22, 2011function dist = simEudist(x,y)leth = length(x);realx = real(x);realy = real(y);dist = 0;for i=1:lethdist = dist + realx(i)*realy(i);end% EOF%%----------------------------------------simEudist.m ------------------------------------------------------%%%%----------------------------------------uncode.m ------------------------------------------------------%% %% Annotated by Quan Xu on Nov. 22, 2011%% demodulating the uncoded datafunction unOut = uncode(y,h)for l = 1 : length(y)llr(l) = abs(y(l)+h(l))^2 - abs(y(l)-h(l))^2;x_hat(l) = sign(llr(l));b_hat(l) = (1-x_hat(l))/2;end % for lunOut = b_hat;% EOF%%----------------------------------------uncode.m ------------------------------------------------------%%%%% Annotated by Quan Xu on Nov. 22, 2011function enc = trellis2enc( trl ),% put the trellis structure into a more user friendly mannerenc.k = log2( trl.numInputSymbols ); % number of inputsenc.n = log2( trl.numOutputSymbols ); % numbor of outputsenc.r = enc.k / enc.n; % code rateenc.ksym = trl.numInputSymbols; % number of possible input combinationsenc.nsym = trl.numOutputSymbols; % number of possible output combinationsenc.stat = trl.numStates; % number of encoder states% forward transitions:enc.next.states = trl.nextStates + 1; % NEXT statesenc.next.output = trl.outputs; % NEXT outputsfor i = 1:enc.ksym, % NEXT (binary) outputsenc.next.binout( :,:,i ) = 1 - 2*de2bi( oct2dec( trl.outputs(:,i) ), enc.n, 'left-msb' );end% store possible binary outputs and inputs:enc.inp = de2bi( oct2dec( [0:enc.ksym-1] ), enc.k, 'left-msb' ); % all possible binary inputsenc.out = de2bi( oct2dec( [0:enc.nsym-1] ), enc.n, 'left-msb' ); % all possible binary outputsenc.bininp = 2*enc.inp-1;return;%%----------------------------------------trellis2enc.m ------------------------------------------------------%%%%% This function could be found in C:\Program Files\MATLAB\R2008b\toolbox\comm\comm\convenc.m%%% Annotated by Quan Xu on Nov. 22, 2011function varargout = convenc(msg, trellis, varargin)% Typical error checking.error(nargchk(2,4,nargin,'struct'));nvarargin = nargin - 2;% Set defaultspunctVec = [];initialstate = 0;switch (nvarargin)case 1if ~isempty(varargin{1})if isscalar(varargin{1})initialstate = varargin{1};elsepunctVec = varargin{1};endendcase 2[punctVec, initialstate] = deal(varargin{:});endif nargout > 2error('comm:convenc:TooManyOutputArg','Too many output arguments.');end% check trellisif ~istrellis(trellis),error('comm:convenc:InvalidTrellis','Trellis is not valid.');end% Get info out of trellis structurek = log2(trellis.numInputSymbols);n = log2(trellis.numOutputSymbols);outputs = oct2dec(trellis.outputs);% Check msgif ~isempty(msg)msg_dim = size(msg);if ~( isnumeric(msg) || islogical(msg) ) || ...length(msg_dim)>2 || ...min(msg_dim)>1error('comm:convenc:InvalidMsg','The input message must be a logical or numeric vector.');endoutLog = islogical(msg); % for output data typemsg = double(msg); % for proper numerical operationif max(max(msg < 0)) || ...max(max(~isfinite(msg))) || ...~isreal(msg) || ...max(max(floor(msg) ~= msg)) || ...max(max(msg)) > 1error('comm:convenc:InputNotBinary','The input message must contain only binary values.');endif mod(length(msg), k) ~=0error('comm:convenc:InvalidMsgLength',['Length of the input message must be a multiple of the ' ...'number of bits in an input symbol.']);end% Get message orientationif msg_dim(1)>1msg_flip = 1;msg=msg';elsemsg_flip = 0;endend% Check Puncture vectorif ~isempty(punctVec)% Validity checkif ~( isnumeric(punctVec) || islogical(punctVec) ) || ...length(size(punctVec)) > 2 || ...~( isvector(punctVec) && ~isscalar(punctVec) ) || ...max(max(~isfinite(punctVec))) || ...~isreal(punctVec)error('comm:convenc:InvalidPuncPat', ['The puncture pattern parameter',...' must be a vector of real or logical values.']);end% Binary value checkif any(punctVec~=0 & punctVec~=1)error('comm:convenc:PuncPatNotBinary', ...['The puncture pattern parameter must be a binary vector of 1''s ',...'and 0''s only.']);end% Length checksif length(punctVec) < nerror('comm:convenc:InvalidPuncPatLength',...['The puncture pattern parameter length must be at least the ',...'number of bits in an output symbol.']);endif mod((length(msg)/k)*n, length(punctVec)) ~=0error('comm:convenc:InvalidCodeLengthPunc', ...['The input message length divided by the base code rate must be an',...'\ninteger multiple of the length of the puncture pattern parameter.']);endend% Check initial stateif ~isnumeric(initialstate) || ...~isscalar(initialstate) || ...max(max(initialstate < 0)) || ...max(max(~isfinite(initialstate))) || ...~isreal(initialstate) || ...max(max(floor(initialstate) ~= initialstate)) || ...max(max(initialstate)) > trellis.numStates-1error('comm:convenc:InvalidInitialState',['The initial state must be an integer scalar between 0 and ' ...'(TRELLIS.numStates-1). See POLY2TRELLIS.']);end% Return if input message is emptyif isempty(msg)varargout{1} = [];varargout{2} = initialstate;return;end% Actual call to core function 'convcore.c'[code, fstate] = ...convcore(msg,k,n,trellis.numStates,outputs,trellis.nextStates,initialstate);if ~isempty(punctVec)% Expand punctVec if neededif length(code) ~= length(punctVec)pVec = punctVec(:);bb = pVec(:, ones(1, length(code)/length(punctVec))); % repeatpunctVec = bb(:); % vector end% Puncture the encoded outputcode(~logical(punctVec)) = [];end% Change code back to same orientation as input MSGif msg_flipcode=code';end% Set output data type to logical if appropriateif outLog, code = logical(code); end;% Set outputsvarargout = {code, fstate};% [EOF]%%----------------------------------------convenc.m ------------------------------------------------------%%%%----------------------------------------simeudistVit.m ------------------------------------------------------%% %% Using the simplified Euclidean distance%% trellis2enc transfer the Matlab trellis to be user-friendly form%% input arguments%% trel : matlab trellis structure%% y : received symbols from the channel%% output%% decVit : decoding bits%% Annotated by Quan Xu on Nov. 22, 2011function decVit = simeudistVit(trel, y);enc = trellis2enc( trel );% some parametersk = enc.k;n = enc.n;r = enc.r;ksym = enc.ksym;nsym = enc.nsym;numStat = enc.stat;states = enc.next.states;outputs = enc.next.binout;leth = length(y)/n;%Input table; for decoding with current state and previous statedecodBit = 2*ones(numStat); %Row numbers represent current states plus 1 while columns represent next states plus 1for i=1:numStatfor j=1:2nxt = states(i,j);decodBit(i,nxt) = j-1;end %jend %i%---------------caculating path metric array &surviving predecessor states array initial value numMem = log2(numStat); % Memories of the encoder: number of branches before constructing four statespm = zeros(1,numStat);pmtmp = pm;surpred = zeros(numStat,leth);inipred = [1 zeros(1,numStat-1)];initmp = inipred;for i = 1:numMemiy = zeros(1,n);for p = 1:niy(p) = y((i-1)*n+p);endfor j = 1:numStatif initmp(j) == 1ininxt0 = states(j,1);pm(ininxt0) = pmtmp(j)+simEudist(outputs(j,:,1),iy);surpred(ininxt0,i) = j;inipred(ininxt0) = 1;ininxt1 = states(j,2);pm(ininxt1) = pmtmp(j)+simEudist(outputs(j,:,2),iy);surpred(ininxt1,i) = j;inipred(ininxt1) =1;endend %jinitmp = inipred;pmtmp = pm;end %i%----caculating path metric array &surviving predecessor states...%...array initial value% indiceid = zeros(2*numStat, 2);for i = 1:2*numStatid(i,1) = mod(i-1,numStat)+1;id(i,2) = floor((i-1)/numStat)+1;end %i% decode beginningfor i=numMem+1:leth;iy = zeros(1,n);for p = 1:niy(p) = y((i-1)*n+p);endfor s = 1:numStat;d1=simEudist(outputs(id(2*s-1,1),:,id(2*s,2)),iy); % The previous two states could be caculated with left-shift of current ..d2=simEudist(outputs(id(2*s,1),:,id(2*s,2)),iy); % ... state then plus 0&1, for theoutputs, these two indices should plus another 1if (pmtmp(id(2*s-1,1))+d1)>(pmtmp(id(2*s,1))+d2);pm(s)=pmtmp(id(2*s-1,1))+d1;surpred(s,i) = id(2*s-1,1);elsepm(s)=pmtmp(id(2*s,1))+d2;surpred(s,i) = id(2*s,1);endendpmtmp = pm;end%find the path having minimum accumulated metricminMetr = [1 pm(1)];for i=1:numStat;if pm(i) > minMetr(2);minMetr(2)= pm(i); % the minimum metric of the last branch in trellisminMetr(1)=i; % the last state of selected pathendenddecVit = 2*ones(1,leth);cs = minMetr(1);for j=leth:-1:1;ps = surpred(cs,j);if ps ==0disp('error');enddecVit(j) = decodBit(ps,cs);cs = ps;end%EOF%%----------------------------------------simeudistVit.m ------------------------------------------------------%%。
cycbd解卷积matlab代码
cycbd解卷积matlab代码
在MATLAB中进行循环卷积的解卷积操作可以使用MATLAB内置
的函数进行实现。
首先，你需要使用MATLAB的conv函数进行卷积
操作。
然后，可以使用MATLAB的deconv函数进行解卷积操作。
下
面我会详细解释这两个函数的使用方法。
首先，让我们来看一下如何使用conv函数进行卷积操作。
假设
你有两个信号x和y，你可以使用以下代码进行卷积操作：
matlab.
z = conv(x, y);
这将会对信号x和y进行卷积操作，并将结果存储在z中。
接下来，让我们来看一下如何使用deconv函数进行解卷积操作。
假设你有卷积后的结果z和原始信号y，你可以使用以下代码进行
解卷积操作：
matlab.
x_recovered = deconv(z, y);
这将会对卷积后的结果z和信号y进行解卷积操作，并将恢复
的信号存储在x_recovered中。
需要注意的是，解卷积操作可能会受到噪声和舍入误差的影响，因此解卷积的结果可能不是完全准确的。
在实际应用中，你可能需
要对解卷积的结果进行进一步处理以提高准确性。
除了使用内置函数外，你还可以编写自定义的解卷积算法来实
现解卷积操作。
这通常涉及到使用傅里叶变换或其他信号处理技术
来实现。
然而，在大多数情况下，使用MATLAB内置的函数已经能够
满足大部分解卷积的需求。
希望以上信息能够帮助你理解在MATLAB中进行解卷积操作的方法。
如果你有任何进一步的问题，欢迎随时向我提问。
matlab 卷积编解码函数
主题：Matlab中的卷积编解码函数1. 概述Matlab是功能强大的科学计算软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。
在通信系统设计和数字信号处理领域，卷积编解码函数是非常重要的工具。
本文将介绍Matlab中的卷积编解码函数，包括函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用。
2. 卷积编解码函数的基本原理卷积编码是一种利用卷积操作来对数字信号进行编码的技术，主要用于在数字通信系统中实现信号的纠错和增强。
在Matlab中，卷积编码函数通常包括convenc和vitenc两个主要函数。
convenc函数用于对输入信号进行卷积编码，生成纠错编码后的输出信号；vitenc函数用于对卷积编码后的信号进行译码，还原原始信号。
3. 卷积编解码函数的参数设置在Matlab中，卷积编解码函数有一系列参数需要设置，以满足不同的应用需求。
其中包括生成多项式和约束长度等参数，用于指定卷积编码器的结构和特性；还有输入信号和输出信号的数据类型、结构和尺寸等参数。
设置这些参数可以对卷积编解码函数进行灵活的控制和定制化。
4. 卷积编解码函数的使用方法在使用Matlab中的卷积编解码函数时，通常需要按照一定的步骤进行。
首先是设置参数和初始化编解码器，然后是输入原始信号并进行编码，最后是对编码后的信号进行译码并输出结果。
在使用过程中，还需要注意对编解码过程中可能出现的错误进行处理和修正。
5. 实际应用举例在实际工程和科研项目中，卷积编解码函数有着广泛的应用。
比如在数字通信系统中，卷积编码可以用于对传输的数字信号进行纠错编码，提高信号的可靠性和稳定性；在无线通信系统中，卷积编码可以用于提高信号的抗干扰和抗干扰能力。
通过Matlab中的卷积编解码函数，工程师和科研人员可以快速、高效地实现对数字信号的编解码处理，加速研发和测试过程。
6. 总结本文介绍了Matlab中的卷积编解码函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用，希望可以帮助读者对这一重要工具有一个更深入的理解。
matlab 卷积自编码cae
matlab 卷积自编码cae
卷积自编码器（Convolutional Autoencoder，简称CAE）是一种用于学习输入数据的有效表示的神经网络。
它结合了卷积神经网络（CNN）和自编码器（AE）的特性。
在CAE中，编码器部分通常包含一个卷积层和一个池化层，用于从输入数据中提取特征。
解码器部分则通常包含一个反卷积层，用于将特征映射回与输入数据具有相同空间尺寸的输出。
CAE的训练过程是通过最小化输入数据与重构数据之间的差异来进行的。
这通常是通过使用如均方误差（MSE）等损失函数来实现的。
在训练完成后，CAE可以用于各种任务，例如特征提取、降维、超分辨率等。
由于其能够学习到数据的内部表示，因此它在许多计算机视觉任务中都表现出了良好的性能。
需要注意的是，CAE的设计和训练过程可能需要一定的技巧和经验，例如选择合适的卷积核大小、步长、池化层大小等，以及调整损失函数和优化器的选择等。
卷积码(或者Turbo码)的交织与解交织的仿真编程和仿真实验
卷积码（或者Turbo码）的交织与解交织的仿真编程和仿真实验一、实验目的实现卷积码（或者Turbo码）的交织与解交织的仿真编程和仿真实验，观察交织编码分别在白噪声信道和衰落信道下系统误码率的影响，分析原因。
二、实验原理信道编码中采用交织技术，可打乱码字比特之间的相关性，将信道中传输过程中的成群突发错误转换为随机错误，从而提高整个通信系统的可靠性。
交织编码根据交织方式的不同，可分为线性交织、卷积交织和伪随机交织。
其中线性交织编码是一种比较常见的形式。
所谓线性交织编码器，是指把纠错编码器输出信号均匀分成m个码组，每个码组由n段数据构成，这样就构成一个n×m的矩阵。
这里把这个矩阵称为交织矩阵。
如图1所示，数据以a11，a12，…，a1n，a21，a22，…，a2n，…，aij，…，am1，am2，…，amn(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)的顺序进入交织矩阵，交织处理后以a11，n21，…，am1，a12，a22，…，am2，…，a1n，a2n，…，amn的顺序从交织矩阵中送出，这样就完成对数据的交织编码，如图1所示。
还可以按照其他顺序从交织矩阵中读出数据，不管采用哪种方式，其最终目的都是把输入数据的次序打乱。
如果aij只包含1个数据比特，称为按比特交织;如果aij包含多个数据比特，则称为按字交织。
接收端的交织译码同交织编码过程相类似。
图 1 交织编码矩阵一般来说，如果有n个(m，k)码，排成，n×m矩阵，按列交织后存储或传送，读出或接收时恢复原来的排列，若(m，k)码能纠t个错误，那么交织后就可纠m个错误。
对纠正信道传输过程中出现的突发错误效果明显，如图2所示。
图2 交织编码示例GSM中使用这种比特交织器。
其交织方式为将信道编码后的每20ms的数据块m=456b拆分到8组中，每组57b，然后这每组57 b分配到不同的Burst中三、实验流程卷积交织解卷积交织四、源程序1、交织程序1）卷积交织function [aa]=jiaozhi(bb,n)%jiaozhi.m 卷积交织函数n=28; %分组长度%bb 卷积交织前原分组序列%aa 卷积交织后分组序列%序号重排方式：cc=[ 1 23 17 11 5 17 21; 8 2 24 18 12 6 28; 15 9 3 25 19 13 7; 22 16 10 4 26 20 14 ];%交织矩阵bb=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28];for i=1:naa(i)=bb(cc(i));end（2）循环等差交织function [aa]=jiaozhi_nocnv(bb,n)%jiaozhi_nocnv.m 循环等差交织函数n=28; %分组长度%bb 循环等差交织前原分组序列%aa 循环等差交织后还原分组序列%序号重排方式：bb=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 ]; j=1;for i=1:nj=rem(j+5-1,n)+1; %序号重排方式迭代算法aa(n+1-i)=bb(j);end2、解交织程序（1）解卷积交织function [bb]=jiejiaozhi(aa,n)%jiejiaozhi.m 解卷积交织函数n=28;% 分组长度%aa 解卷积交织前原分组序列%bb 解卷积交织后分组序列%序号重排方式：cc=[ 1 23 17 11 5 27 21; 8 2 24 18 12 6 28; 15 9 3 25 19 13 7 ;22 16 10 4 26 20 14 ]; aa=[ 1 8 15 22 23 2 9 16 17 24 3 10 11 18 25 4 5 12 19 26 27 6 13 20 21 28 7 14 ]; for i=1:nbb(cc(i))=aa(i);end（2）解循环等差交织function [bb]=jiejiaozhi_nocnv(aa,n)%jiaozhi_nocnv.m 解循环等差交织函数n=28;% 分组长度%aa 解循环等差交织前原分组序列%bb 解循环等差交织后还原分组序列%序号重排方式：aa=[ 1 24 19 14 9 4 27 22 17 12 7 2 25 20 15 10 5 28 23 18 13 8 3 26 21 16 11 6];j=1;for i=1:nj=rem(j+5-1,n)+1; %序号重排方式迭代算法bb(j)=aa(n+1-i);End交织码通常表示为（M，N），分组长度L=MN，交织方式用M行N列的交织矩阵表示。
卷积码的维特比译码原理及仿真
卷积码的维特比译码原理及仿真摘 要 本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出,并通过Matlab 软件进行设计与仿真，并进行误码率分析。
实验原理QPSK ：QPSK 是英文QuadraturePhaseShiftKeying 的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。
四相相移键控信号简称“QPSK ”。
它分为绝对相移和相对相移两种。
卷积码：又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码。
积码将k 个信息比特编成n 个比特，但k 和n 通常很小，特别适合以串行形式进行传输，时延小。
卷积码是在一个滑动的数据比特序列上进行模2和操作，从而生成一个比特码流。
卷积码和分组码的根本区别在于，它不是把信息序列分组后再进行单独编码，而是由连续输入的信息序列得到连续输出的已编码序列。
卷积码具有误码纠错的能力，首先被引入卫星和太空的通信中。
NASA 标准（2，1，6）卷积码生成多项式为： 346134562()1()1g D D D D D g D D D D D=++++=++++其卷积编码器为：图1.1 K=7，码率为1/2的卷积码编码器维特比译码：采用概率译码的基本思想是：把已接收序列与所有可能的发送序列做比较，选择其中码距最小的一个序列作为发送序列。
如果接收到L 组信息比特，每个符号包括v 个比特。
接收到的Lv 比特序列与2L 条路径进行比较，汉明距离最近的那一条路径被选择为最有可能被传输的路劲。
当L 较大时，使得译码器难以实现。
维特比算法则对上述概率译码做了简化，以至成为了一种实用化的概率算法。
它并不是在网格图上一次比较所有可能的2kL 条路径(序列)，而是接收一段，计算和比较一段，选择一段最大似然可能的码段，从而达到整个码序列是一个最大似然值得序列。
下面以图2.1的(2，1，3)卷积码编码器所编出的码为例，来说明维特比解码的方法和运作过程。
卷积码的编解码Matlab仿真
卷积码的编解码Matlab仿真摘要卷积码是一种性能优越的信道编码。
它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。
随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。
本文简明地介绍了卷积码的编码原理和译码原理。
并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。
最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。
经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。
得出了以下三个结论：（1）当改变卷积码的码率时，系统的误码性能也将随之发生变化。
（2）对于码率一定的卷积码，当约束长度N 发生变化时，系统的误码性能也会随之发生变化。
（3）回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。
关键词:卷积码；码率；约束长度；回溯长度Simulation and Research on Encoding and Decoding ofConvolution CodeAbstractConvolution code has a superior performance of the channel code. It is easy to coding and decoding. And it has a strong ability to correct errors. As correcting coding theory has a long development, the practice of convolution code is more and more extensive. In this thesis, the principle of convolution coding and decoding is introduced simply firstly. Then the whole simulation module process of encoding, decoding and the Error Rate Calculation is completed in this design. Finally, in order to understand their performances of error rate, many changes in parameters of convolution code are calculated in the simulation process. After simulation and measure, an analysis of test results is presented. The following three conclusions are draw:(1) When the rate of convolution Code changes, BER performance of the system will change.(2) For a certain rate of convolution code, when there is a change in the constraint length of N, BER performance of the system will change.(3) Retrospective length will affect BER.Key words: convolution code; rate; constraint length; retrospective length;目录论文总页数：21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (6)3.1 卷积码译码的概述 (6)3.2 卷积码的最大似然译码 (6)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (7)3.3.1 输入与同步单元 (7)3.3.2 支路量度计算 (7)3.3.3 路径量度的存储与更新 (7)3.3.4 信息序列的存储与更新 (8)3.3.5 判决与输出单元 (8)4 结论 (9)4.1 卷积码的仿真 (9)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (9)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论 (12)4.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (12)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (14)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (15)结论 (17)参考文献 (18)致谢..................................................... 错误!未定义书签。
matlab(n,k,m)卷积码原理及仿真
matlab(n,k,m)卷积码原理及仿真====================卷积码是一种重要的纠错码，它在通信系统中扮演着重要的角色。
特别是在高噪环境下，卷积码具有较好的性能表现，因此被广泛用于卫星通信、光纤通信等领域。
本文将介绍Matlab中实现(n,k,m)卷积码的基本原理以及仿真过程。
一、卷积码原理-------卷积码是一种非线性编码技术，它通过将信息序列与多个冗余序列进行卷积运算，生成新的编码序列。
卷积码具有较高的编码增益，同时具有较低的编码复杂度。
在(n,k,m)卷积码中，n表示编码长度，k 表示信息比特数，m表示每个码字所包含的冗余比特数。
二、Matlab仿真环境---------Matlab是一种强大的数学计算和仿真软件，它提供了丰富的工具和函数库，可以方便地实现各种数字通信系统。
在Matlab中，我们可以利用卷积码工具箱实现(n,k,m)卷积码的编码、译码和仿真。
三、仿真步骤------1.定义系统参数：包括信息比特数k、编码长度n、冗余比特数m 等。
2.生成随机信息序列：在Matlab中，可以使用rand函数生成随机比特序列作为信息序列。
3.编码：使用卷积码工具箱中的函数实现编码过程，生成冗余比特序列。
4.添加噪声：在通信系统中，噪声是不可避免的。
为了模拟高噪环境，可以在编码后的数据上添加高斯噪声。
5.译码：使用卷积码工具箱中的函数实现译码过程，恢复原始信息序列。
6.仿真结果分析：通过比较译码结果和原始信息序列，可以评估卷积码的性能。
四、示例代码------以下是一个简单的Matlab代码示例，用于实现(7,4,3)卷积码的编码、译码和仿真：```matlab%定义系统参数k=4;%信息比特数n=7;%编码长度m=3;%冗余比特数data=randi([0k-1],n,1);%生成随机信息序列noise=sqrt(0.1)*data+sqrt(0.9)*(randn(n,1));%添加高斯噪声con_code=codegen(k,m);%编码encoded=conv_mat(data',con_code');%卷积码矩阵表示法decoded=indelcod(con_code);%译码%比较译码结果和原始信息序列ifall(decoded==data)disp('译码成功！')elsedisp('译码失败！')end```五、总结----Matlab作为一种强大的数学计算和仿真软件，提供了丰富的工具和函数库，可以方便地实现各种数字通信系统。