Reed-Solomon 码的格式 Reed-Solomon 码的基本构建块是由 m 个二进制位组成的符号，其中 m 可以是任何大于 2 的自然数。对于给定的 m，所有由 m 个位符号组成的 Reed-Solomon 码的长度为2m - 1。例如，对于 8 位符号，Reed-Solomon 码的长度为 28 - 1 = 255。 一个完整的 Reed-Solomon 代码由两部分组成：数据部分和奇偶校验部分。 对于n个符号的Reed-Solomon码，前k个符号是数据部分，是要防止损坏的信息，后面的(nk)个符号是奇偶校验部分，根据数据部分计算。 这种里德-所罗门码被称为(n,k)里德-所罗门码或RS(n,k)码。 奇偶校验符号的个数为(nk)，通常是偶数，表示为2t。 具有 2t 个奇偶校验符号的 Reed-Solomon 码具有纠正多达 t 个错误符号的能力。

调制解调matlab代码包括am,fm,fsk,gfsk,msk,gmsk.很完善的代码。am,fm，中还有语音测试。所有的程序都有代码解释，原理分析，性能对比分析等

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模拟调制 AM FM DSB SSB ap rmax dp 算法

脉冲编码调制的完整代码，您可以在其中更改消息频率、采样频率、每个整数的位数，并且可以显示输出数字。

SVPWM 技术使用 Simulink 库实现，并与 Simscape 库中的 3 电平逆变器和 RL 负载集成。 SVPWM_3L 模块的输入是参考电压和直流链路电压。 中心对齐PWM用于降低THD 参考：德州仪器 SPRABS6，三相三电平逆变器的中心对齐 SVPWM 实现

基于MATLAB常用数字调制方式仿真模型 包括2ASK，4ASK，2PSK，4PSK，QAM等常用数字调制方式的方针模型。用GUI图形表示。

k-means聚类算法及matlab代码调制分类 一种基于我的论文的新方法 用MATLAB Nowly编写，然后导入到Python 单载波调制算法分为两部分。 k-means聚类处理主要任务，而k-center greedy algorithm提高了k-means的性能。 这两个函数一起编译输入信号，该输入信号是复数的数组，并将它们映射到同相正交图上。 在此IQ图上，确定聚类中心，然后将结果传递到另一个代码，该代码确定输入信号的调制类型是什么。 考虑的调制类型是任何M-ary QAM和M-ary PSK调制，它们涵盖了当今大多数流行的调制。 k中心贪婪算法 此功能用于初始化k-means聚类。 通过之前进行该k-means聚类，表现k-means如图我的纸显著改进： 随机初始化它们时，该性能优于k-means和k-means++算法。 与执行此操作相比，执行此操作的成本也很小，因为它可以扫描theta（N）时间中的点，并且还可以提高此性能。 这是度量k-center optimization problem的贪婪近似算法，在k次迭代中达到2的近似因子。 贪婪算法的工作原理如下： 任意选

matlab qpsk调制代码调制分类 使用AutoML技术检测接收信号的调制方案。 自动贴图 AutoML Procedure用于跟踪和测试生成的数据。 AutoKeras用于执行深度学习模型的AutoML。 参考 综合数据集 数据生成 数据表示接收方的星座接收信号。 数据是使用基本MatLab命令生成的。 调制方案：QPSK，16-QAM，64-QAM。 SNR比= [-15，-10，-5,0,5,10,15,20,25,30] dB。 信号通过瑞利的多径衰落信道和AWGN传递，以获得各种信噪比。 对于瑞利多径衰落，考虑信道长度= [2,3]。 对于每个信噪比，都会更改信道模型。 可视化 可视化生成的数据。 建筑学 AutoML StructuredClassifier，用于AWGN数据的AutoML ImageClassifer。 AutoML ImageClassifier，AutoML自定义RNN，CNN形式为Reseach Paper。 培训与测试 数据集分为训练和测试集。 两组都具有所有信噪比的接收信号。 综合数据集的培训和测试已完成。 真实数据集 Mathworks数据

This book includes the majority of the methods developed over the last two decades. The algorithms are systematically classified to five major categories: likelihood-based classifiers, distribution test-based classifiers, feature-based classifiers, machine learning-assisted classifiers, and blind modulation classifiers. For each type of automatic modulation classifier, the assumptions and system requirements are listed, and the design and implementation are explained through mathematical expressions, graphical illustrations and programming pseudo codes. Performance comparisons among several automatic modulation classifiers from each category are presented with both theoretical analysis and simulated numerical experiments.