卷积码的Viterbi软硬译码技术详解

Viterbi算法在处理卷积码译码方面表现出色，特别是其优秀的Matlab程序设计，显著降低了误码率。

卷积码编译码matlab仿真.zip

利用Matlab软件编写卷积码编码程序，支持随机输入和自定义输入长度及矩阵。

使用贝叶斯概率 (BP) 译码算法译码 LDPC 码，并利用 MATLAB 进行仿真计算。

这是一段使用Matlab编写的LDPC码译码算法研究代码，希望能为您提供帮助。

在Matlab中，关于维特比译码的误码率计算方法已经优化，包括软硬判决两种方式以及非卷积码的应用。

维特比解码MATLAB代码处理卷积编码问题，特别适用于g1 = 110111和g2 = 11101的编码方案。通过路径度量分析，精确计算错误检测和纠正的百分比。项目由戈文德·杰文（Govind Jeevan）和达山DV贡献。

维特比解码 MATLAB 代码的 Materl Viterbi 解码器算法的实现。维特比算法 作为 卷积码 的最大似然（ML）解码技术而闻名。在 (n, k, m) 维特比解码器 中，路径存储单元负责跟踪与由路径度量单元指定的尚存路径相关的信息位。二进制卷积码 由三元组 (n, k, m) 表示，其中每当接收到 k 个输入位时，就会生成 n 个输出位。k 是输入序列的数量（因此，编码器由 k 个移位寄存器组成），m 表示必须存储在编码器中的先前 k 位输入块的数量。维特比解码器通常基于ASIC，因此在路径存储器的大小上具有上限。为节省路径存储器，提出了一种新颖方法，成功开发了许多使用该路径存储器的回溯式维特比解码器。这表明，使用这种高效存储路径的维特比解码器需要较小的芯片面积，并且在不损失解码性能的情况下实现了更快的解码时间。利用这种新颖路径存储器的维特比解码器可节省 20% 的 (n, 1, m) 码存储，节省 20% 的普通 (n, k, m) 码，而不会降低解码性能。新型路径存储器还具有类似的提高的解码性能。

使用概率分布累积概率实现算术编码和译码算法的MATLAB程序