Matlab代码Verilog AWGN 德州LDPC中的噪声添加练习

在AWGN和BSC模型中，使用基于粒子的信念传播进行LDPC解码的信道噪声估计。本代码基于已发表的期刊论文，并进行了进一步改进，删除了参数\lambda以减少自由参数数量。虽然未经优化，PBP估算器仍可能在速度上存在一些限制。若要使用本代码，请引用我们在IEEE TCOM上发表的相关论文。详细引用包括以下论文：L. Cui、S. Wang、S. Cheng、M. Yeary，“使用基于粒子的信念传播的自适应二进制Slepian-Wolf解码”，通信，IEEE交易，59 (9)，2337-2342，2011年9月；S. Wang、L. Cui、S. Cheng、Y. Zhai、M. Yeary、Q. Wu，“使用粒子滤波的噪声自适应LDPC解码”，通信，IEEE交易。

在Matlab和GNU Octave中，使用密度演化方法进行AWGN信道下LDPC码的近似解码阈值优化。主要基于互逆信道逼近（RCA）和高斯演算，结合S.-Y.Chung等人的研究成果，该方法可在保持低密度奇偶校验码设计准确性的同时，显著提高运算效率。

LDPC Matlab代码LDPC-for-flash--MATLAB-代码运行ldpc_demo.m

MATLAB语音处理的相关信息。

Jitter函数能够向向量、矩阵或ND阵列中添加微小的高斯或均匀噪声。这一功能特别适用于信号处理中的噪声注入或混沌函数的起始条件生成。噪声大小可基于输入数组值之间的最小差异或值范围来调整。

为 Oracle 9i 007 认证考试准备的 Oracle 9i SQL 附加练习解答。

利用Matlab开发LDPC编码仿真器，模拟在AWGN信道中采用PSK调制的情况。

在本项目中，我们实现了Matlab的图像处理功能，主要包括以下几个方面： 图像读入：使用Matlab的imread函数读取图像数据。 添加噪声：通过imnoise函数实现常见噪声的添加，包括椒盐噪声、Gaussian噪声等。 低通滤波：利用低通滤波器（如均值滤波器）对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。 高通滤波：通过高通滤波器，去除图像的低频部分，突出图像的边缘信息。 这些功能可以有效地改善图像质量并提取重要特征。

在大学期间，我参与了几个项目，虽然代码已丢失，但我保留了项目成果的视频链接。其中，我们与大学合作完成了一款自动创建未知空间2D地图并检测PM2.5数据的自行驾驶汽车。另外，我们使用SLAM技术的Rplidar在未知空间中创建了2D地图。此外，还报告了一个使用verilog的项目。我们还完成了一个检测铜板偏移角度的项目，并与Symtek自动化亚洲公司合作使用PLC控制传感器。与台湾I-Link社区服务协会的合作使我们找到了减少办公楼电费的方法。