卷积码的编译码MATLAB程序

％resｈａｐｅ改变原矩阵形状，将chanｎeｌ_ouｔpｕt矩阵变为n行deptｈ_of_trｅｌlｉs列矩阵
survivor_state=zerｏs(numｂｅr＿of＿states,dｅpｔh＿of_tｒｅllis＋1)；%surｖivor_statｅ描述译码过程中在网格图中的路径
[roｗ_surｖivor col＿survivor］=size(suｒvivｏｒ_state);
g1=G(1,:);
ｇ２＝G(2，:）;
c1=cｏｎv(s，g1);%作卷积
％dｉｓp(c１）；
c2=cｏnv(s，g2);
%disp(c２)；
ｎ＝leｎgｔh（ｃ1);%7位输入时n＝１３
c＝zeros(1,２*n)；%生成全0矩阵,１*２6
%disｐ(c);
fｏri＝1：n
c(2*i-1)=c1(i）;c(２*ｉ)=ｃ2(ｉ);%两个模2加法器分别输出卷积结果序列后，由旋转开关读取的结果(此时仅为卷积结果,非2进制0/1）
%其中G是一个矩阵,它的任一行决定了从移位寄存器到模2加法器的连接方式.为生成矩阵
%这里，我们做了一个简单的（２,１，７)卷积码编码器。
k=1;
G=[1 ０ 1 1 0 1 １;１ 1 1 1 ０ 0 1];％Ｇ１=１3３,Ｇ2=171
%以下3种输入序列，可任选一种％
%input=［0 0 ０ 0 0 0 0］;％全0输入
％由于Ｌ-1个寄存器的状态即寄存器的状态组合来确定
nuｍbeｒ＿of＿sｔａtes=2^(（L-1)*k)；％此例程中2^６,移位寄存器组的状态数为６4个
%产生状态转移矩阵，输出矩阵和输入矩阵
forj＝０:ｎｕmber_of_ｓｔａteｓ-1％表示当前寄存器组的状态。因状态从0开始,所以循环为从0到numｂｅｒ_oｆ＿sｔａtes-1
%————————————————以上为编码部分,以下为维特比译码————————————————
n=sｉzｅ(G,1）；%取矩阵Ｇ的行数,故ｎ=2。即得到输出端口，即2个模2加法器
%检验G的维数
iｆreｍ(size（G,2）,k）~=0%当矩阵G的列数不为k的整数倍时，rem为求余函数
error('Ｓize of G anｄ k do ｎｏt agｒee')%报错
end
ifｒｅｍ（ｓize（cｈａnｎeｌ_ｏutｐuｔ,２）,n)~=0％当输出矩阵的列数不是输出端口n的整数倍时。（注：sizｅ（chａnneｌ_ouｔput,２)=26，2个模2加法器合成的输出）
error('cｈaｎnle output nｏt of the rigｈt ｓize')
enｄ
L＝sｉze(G,2)/k;%得出移位数，即寄存器个数，此例程为7
nｅxtstａte（j+1，ｔ+１)＝next_ｓtatｅ；%nｅxtｓtatｅ状态转移矩阵，记录了当前状态j下输入1时的下一个状态
oｕtput（j+1，t+1)=bin2dｅci(brａｎcｈ_outｐut);％outpuｔ记录了当前状态j下输入1时的输出（十进制）
ｅnｄ
end
ｉnｐｕt;
sｔａtｅ_metric=zerｏs（ｎumber＿oｆ_ｓｔaｔes,２);%statｅ_ｍetriｃ数组用于记录译码过程在每个状态时的汉明距离，大小为nuｍber_of_ｓtates,２
％(：，１)为当前状态位置的汉明距离,为确定值；(:,2）为当前状态加输入得到的下一个状态汉明距离,为临时值
ｄｅpｔh_oｆ_trｅllｉs=lｅngｔh（channｅl_ｏｕtput)/n;％depth_ｏf_trｅlｌis用于记录网格图的深度
channel_outpｕt_matriｘ＝reshaｐe(ｃhanneｌ_ｏutput,n,deｐtｈ_of_ｔrelｌis);%cｈannｅl＿output＿mａtｒix为输出矩阵,每一列为一个输出状态
fｏrt=0:２^k-1%k位输入端的信号组成的状态,总的状态数为2^k，所以循环为从0到2^k－1
[ｎext＿ｓtaｔe,mｅｍory_conｔentｓ］=ｎxｔ＿stat(j,ｔ，L,k);％nｘｔ_stａt完成从当前的状态和输入的矢量得出下寄存器组的一个状态
inpｕt（j+1,neｘt_statｅ+1)=t；%ｉnput数组值是用于记录当前状态到下一个状态所要的输入信号矢量
ｅnd
ｆori=1：２*n
ｉf（mｏd(ｃ(i),2)==0)％ moｄ(c（i),2)==0意思：ｃ(i)除以２,余数为0
ｃ(i)=０；
elsec(ｉ）=１;
ｅnd
enｄ
outpuｔ=ｃ；
chaｎnel_ｏutput=output;％输出矩阵
%disp(channel＿oｕtput);
figurｅ;plｏt(ｏuｔput,'＊b')％画图:目标：卷积码编码输出，蓝色（blue,b)＊
%input=[1 1 1 1 1 １ 1］;%全1输入
iｎput＝[rouｎd(rand(1,7)*1）]；％随机系列输入,也可用 rａndｉnt（1,７,[0 １]）
figure;plot(input,'*ｒ'）%ｆigure１：画图:目标ｉnpｕt,红色（ｒeｄ,r),形状为*
s＝iｎpuｔ;
％开始非尾信道输出的解码
%i为段，j为何一阶段的状态，t为输入
fori=1:depｔh＿oｆ_treｌlis-L+1%i指示网格图的深度
%input数组的维数：一维坐标ｘ=j+1指当前状态的值,二维坐标y＝neｘt_ｓtａte+1指下一个状态的值
%由于Matｌab中数组的下标是从1开始的，而状态值是从0开始的,所以以上坐标值为:状态值＋１
bｒancｈ_ouｔpｕt=ｒｅm(ｍemorｙ_conｔentｓ*G＇,2)；%branch＿ｏutpｕt用于记录在状态j下输入1时的输出
卷积码的编译码MＡTLAB程序
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%survivor stａte是一个矩阵，它显T了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独的函数meｔric(ｘ,ｙ)给出。