MATLAB BPSK Demodulation Implementation

介绍如何对给定的数字数据进行调制，并将其解调回原始信号。首先，使用MATLAB对数据进行BPSK调制，然后通过适当的解调方法将其恢复。具体步骤包括：1. 生成数字数据。2. 进行BPSK调制，映射0和1到相应的信号。3. 发送信号并在接收端进行解调，将接收到的信号转换回原始数字数据。

AM调制解调系统 MATLAB仿真代码，包含高斯白噪声。通过该仿真，用户可以观察到信号在调制和解调过程中的变化，并分析噪声对系统性能的影响。

本资源包含2ASK调制与解调仿真波形，2ASK信号调制与解调的Simulink仿真模型，以及多进制数字振幅调制与解调。

这是一个Matlab函数，用于执行BPSK调制。

本 MATLAB 函数实现了对任意 BPSK 调制波形进行解调并绘制其结果。该函数接受调制波形作为输入，并输出解调后的比特序列和波形图。

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。

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。