基于matlab的213维特比译码，217维特比译码

最新推荐文章于 2024-11-18 05:45:00 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： matlab 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/127839704
本文介绍了Viterbi译码算法，特别是针对(2,1,2)卷积码的实现。通过状态时间图解释了编码过程，并阐述了如何使用MATLAB进行仿真。Viterbi译码是一种最大似然译码方法，通过逐段计算和比较，选择最可能的码段以确保整个码序列具有最大似然性。" 122457269,11709513,SQL Server解决删除重复项与大小写敏感问题,"['SQL', '数据库', 'database']

目录

1.算法概述

2.MATLAB仿真源码

1.算法概述

        维特比译码，亦称“最大似然译码”。是根据接收序列在码的格图上找出一条与接收序列距离为最小(或其他量度、法则)的一种算法。是概率译码的一种。

        在介绍Viterbi译码算法，利用时间状态图来描述卷积码的编码过程更为方便。为了简单起见，我们选择(2，1，2)卷积码为例来说明。

       (2，1，2)码的编码器及相应的状态图能表示卷积编码器在不同输入信息序列下，编码器各状态之间的转移关系，但并不能表示出编码器状态转移与时间关系。为了表示这种状态与时间的关系，可以用网格(Terills)图来表示，如图3所示。此图是L=5时，该(2，1，2)码的状态转移时间关系图，它由节点和分支组成，共有L+m+1个时间单位(节点)，以0至L +m予以标号。若编码器从S0 (00)状态开始，并且结束于S0状态，则最先的m=2个时间单位(0，1)，相应于编码器由S0状态出发往各个状态行进，而最后m=2个时间单位(6，7)，相应于编码器由各状态返回到S0状态。

        编码器从全为0的S0状态出发，最后又回到S0状态时所输出的码序列，称为结尾卷积码序列。因此，当送完L段信息序列后，还必须向编码器再送入m段全0序列，以迫使编码器回到S0状态。网格图中每一个状态有两个输入和两个输出分支，在某一时间单位(节点

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217维特比译码器的FPGA设计
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二：viterbi译码器 （2，1，7）卷积码译码过程的总体结构可分为4个子模块，分别是分支度量模块，加比选蝶形运算单元，幸存路径存储单元和回溯译码单元。 译码器的结构框图如图3所示。 ·分支度量计算单元 分支度量计算单元是用来计算输入信号序列与卷积码各个可能输出信号序列的似然度量，维特比的似然准则就是在寻找具有最小距离的路径。若译码器采用硬判决译码时，分支度量计算采用...
维特比译码——matlab实现
CodeVorter的博客
08-10 459
维特比译码是一种基于图论的算法，用于对已知信道状态下最可能的符号序列进行解码。其核心思想是利用动态规划的思想，在每个时刻选择最优路径，保留最优路径的信息，并在所有时刻结束后回溯找到整条最优路径。本文介绍了维特比译码的基本原理和matlab实现方法，并提供了相应的matlab源代码。在此我们将介绍维特比译码的基本原理和具体实现方法，并提供相应的matlab源代码。，我们需要从所有可能的前驱状态中选择一条最优路径，并保留最优路径信息。在数字通信中，状态通常表示信道的状态。状态：表示当前时刻的状态，通常用。
维特比译码matlab代码-Viterbi:维特比
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维特比解码matlab代码使用维特比解码和路径度量的错误检测和纠正 该项目承担的任务是编写用于g1 = 110111和g2 = 111011的卷积（2、1、9）解码的MATLAB代码，并使用维特比算法和路径度量进行百分比错误检测和校正的分析。 [问。 B-48] 输入： 选择一个4位数据字（1 1 0 1）作为卷积编码器的输入，并获得相应的代码字。 获得的码字长度为8。 算法： 介绍了所有可能的1位错误（8种可能性），2位错误（28种可能性）和3位错误（56种可能性）。 然后，使用维特比算法对每个结果码字进行解码（选择具有最小路径度量的数据字）。 然后将输出数据字与正确的数据字进行比较。 如果（ path-metric ！= 0且obtained dataword == correct dataword ），则检测到错误并进行纠正。 如果（ path-metric ！= 0且obtained dataword ！= correct dataword ），则检测到错误，但未纠正。 如果（ path-metric == 0并且obtained dataword == correct dat
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利用matlab实现维特比译码 话不多说，直接展示代码 首先是利用卷积码进行编码 然后加入awgn噪声 最后利用维特比译码 绘制误比特率图像 卷积码进行编码 %% 初始化参数 N = 1000; %序列长度 code_in = randi(2,1,N)-1; %code_in = [1,1,0,1,1,1,0,0,1]; N = length(code_in); g1 = [1,1,1]; g2 = [1,0,1]; %% 计算 卷积码 %x_g1 x0 = g1(1) * code_in;
217.rar_2_1_7_217 卷积码_卷积码 matlab_维特比译码_维特比译码 matlab
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assign pseudo_in_s1 = sync_s1 ? {7'b0,1'b1} : {pseudo_out_s1[6:1],pseudo_out_s1[7] ^ pseudo_out_s1[0],pseudo_out_s1[7]}; always @(phi1 or pseudo_in_s1) if (phi1) pseudo_in_s2 = pseudo_in_s1;...
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对《通信原理》第七版（3，1，3）卷积码，进行维特比译码，适合参考。
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matlab viterbi译码详解
qq_45325783的博客
05-26 4217
close all;clear all; clc; %卷积编码器的子生成元g1=111,g2=101 %x为输入的待译码序列 x=importdata('data.txt');%长度不限，只需要长度为偶数 a=size(x); %输入序列的长度 s=a(2)/2; %译码后的m序列长度为x的一半 m=zeros(1,s); %最终结果存放 ma=zeros(1,s); %存放Fa路径的 mb=zeros(1,s); %存放Fb路径的 mc=zeros(1,s); %存
（71）卷积码的维特比软判决译码与硬判决译码MATLAB仿真
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weixin_xxxxx的博客
11-18 4219
本文首先介绍了卷积码原理与卷积码的维特比软判决译码与硬判决译码，然后给出卷积码的维特比软判决译码与硬判决译码的MATLAB仿真代码。最后给出了仿真结果。（1）硬判决译码简单、计算量小，但在高噪声环境下性能较差。（2）软判决译码更复杂、计算量大，但在高噪声环境下能提供更好的性能。在实际应用中，选择硬判决还是软判决译码取决于系统对性能和复杂度的要求。在噪声较低且对计算资源有限制的场合，硬判决译码可能是更好的选择。而在噪声较高且对性能要求严格的场合，软判决译码则是更合适的选择。
卷积码的维特比译码实现及性能对比（Matlab实现）
ByteGlide的博客
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我们通过Matlab编写了维特比译码的示例代码，并对不同卷积码的性能进行了对比分析。卷积码的编码方式可以由生成多项式来表示，其中生成多项式的次数决定了卷积码的约束长度。卷积码是一种常用的纠错编码方式，具有较好的纠错性能和高效的解码算法。维特比译码算法的基本思想是，在每个时刻选择最可能的路径，从而找到最优的码字序列。以上是对卷积码的维特比译码实现及性能对比的简要介绍，希望对您有所帮助。为了对不同卷积码的性能进行对比分析，我们选取了常用的几个卷积码，并通过模拟验证其译码性能。二、Matlab实现。
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