SUI MIMO Channel MATLAB Implementation

The multi-channel filter bank is an essential tool in signal processing, offering a range of applications across various domains. Here, we provide a MATLAB implementation of a multi-channel filter bank that can be downloaded for those interested in exploring or adapting this functionality. Program Features Multi-channel filtering with efficient MATLAB coding practices Suitable for users who require precise, customizable filter bank configurations Feel free to download this MATLAB code and refer to it for your multi-channel filter bank projects. This can serve as a foundation or reference point for further customization in more complex filtering tasks.

OFDM传输、信道估计、PN序列、RS码实现、比较

最权威的仿真手册及仿真程序，使用MATLAB仿真基于MIMO-OFDM的802.11a协议。该手册提供详细的操作指南，帮助您了解如何在MATLAB中实现802.11a标准下的MIMO-OFDM信号传输和接收过程。仿真程序可以模拟实际的无线信道环境，评估各种条件下的系统性能，是学习和研究无线通信的理想参考工具。

该工具箱帮助初学者学习侧信道分析的思想、方法和技术。我们提供： (1) 图形用户界面——可视化分析过程； (2) 常用函数库——让人们更容易设计算法。

MATLAB开发的扫雷游戏，一个类似于Windows中的扫雷游戏，但在纯MATLAB中实现。

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。

HUFFMANCODING: 基于霍夫曼方法的编码-matlab开发 格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1） 输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率 流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。

function output_frame = demodulation1(input_modu, index) % demodulation for IEEE802.11a % Input: input_modu, complex values representing constellation points % index % Output: output_frame, output bit stream (data unit is one bit) % In this version, increase the quantilization levels into 8. % note: MATLAB index starts from 1 Q_length=length(input_modu); QAM_input_I = real(input_modu); QAM_input_Q = imag(input_modu); output_frame = zeros(1,length(input

MATLAB开发-ensemble Kalman filter。该程序使用集成卡尔曼滤波器来估计系统的状态。