集成锁相环路解码器LM567 是美国国家半导
体公司生产的56 系列集成锁相环路中的一种, 其同
类产品还有美国Signetics 公司的SE567/ INE567
等。
2021-11-24 16:18:11
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#卷积码仿真
代码内包含基本的卷积码码编码器，译码器（维特比）实现方式，以及BPSK通信系统的基本仿真原理（AWGN信道）。
##1. 运行环境和使用方法
运行环境：MATLAB 2014a
使用方法：设置相应参数，运行CC_Simulation。
##2. 代码说明
代码供学习使用，这比MATLAB工具箱中的函数要慢上很多。
vitbiDecoder的译码结果和vitdec的不一样，一般来说是更好的。这是因为译码过程中在一组码完全译码之后，才进行了比较判决，同时最后选择了最大的metric路径。
注意vitbiDecoder还有一些潜在的问题没有解决。
##3.维特比算法示例
2021-11-21 02:09:48
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计算卷积编码/软决策的 BER v EbNo 曲线假设 BPSK 的维特比解码方案。 蛮力蒙特卡罗方法不令人满意（需要太长时间） 找到BER曲线。 该计算使用了一种准分析 (QA) 技术，该技术依赖于信息位权重枚举的估计（近似值） 函数 (WEF) 使用卷积编码器的模拟。 一旦估计了 WEF，就会使用 BER 的分析公式。
2021-11-20 15:50:04
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编码-解码器-lstm
使用keras，numpy和panda的LSTM模型进行序列到序列的预测。
笔记
该项目是使用PyScaffold 3.0.3设置的。 有关PyScaffold的详细信息和使用信息，请参见 。
2021-11-20 10:44:51
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matlab调度算法仿真代码低密度聚乙烯
使用MATLAB的LDPC错误率仿真功能。
精确的BP解码器，包括泛洪和分层计划。
可选的调制方案，包括BPSK，4ASK，8ASK，16ASK，QPSK，16QAM，64QAM和256QAM。
位标签为灰色标签，只需将编码位x1，x2，…，x_m映射到第一个符号，将x_
{m
+
1}，x_
{m
+
2}，…，x_
{2m}映射到第二个符号，并很快。
解调方案采用BICM样式，它忽略了每个位标签中的依赖性。
多种LDPC码，包括EG-LDPC，PG-LDPC，802.11n-LDPC，802.16e-LDPC，PEG
/
ACE-LDPC。
可以从下载Mackay
LDPC和几个PEG-LDPC。
此外，我还编写了PEG
/
ACE构建算法。
我使用x
=
uG
=
u
[IP]进行编码，因为这是一种通用方法，适用于所有类型的代码。
通过高斯消除，可以从稀疏矩阵H中简单地提取奇偶校验矩阵P。
您是否有兴趣计算H矩阵中的周期？
好吧，我编写了一些程序来计算H矩阵中长度为6、8和10个循环的数量。
在BPSK-AWGN通道中，您可以查看PDF文
2021-11-16 15:38:45
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亲测可用，没有病毒，绿色版，只有一个exe文件，解压缩前只有857kb，解压后也只有两兆。
解码速度非常快，进度条快到我以为是在读取文件，还以为解码失败了。
在喜马拉雅签到七天下载会员音频然后解码就可以了。
应该是在脚本之家传出来的。网上有免费下载版本的，但不一定没毒，这个是确保没有病毒的。
2021-11-13 22:30:18
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PyTorch中的快速批处理Bi-RNN（GRU）编码器和注意解码器实现
这段代码是用PyTorch 0.2编写的。 在PyTorch发行其1.0版本时，已经有很多基于PyTorch构建的出色的seq2seq学习包，例如OpenNMT，AllenNLP等。您可以从其源代码中学习。
用法：请注意有关注意力-RNN机器翻译的官方pytorch教程，除了此实现处理批处理输入，并且实现稍微不同的注意力机制。 为了找出实现方式在公式级别上的差异，下面的插图会有所帮助。 PyTorch版本机制图，请参见此处： PyTorch Seq2seq官方机器翻译教程： 巴赫达瑙（Bahdanau）注意图，请参
2021-11-10 12:38:01
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