基于matlab的卷积码编码程序 可直接运行 并有维特比译码程序 可以实现信道卷积码编译码过程

一、viterbi算法的用途 在自然语言的工程实践中，viterbi算法常常被用来寻找最可能的隐藏状态序列。如，序列标注任务就需要用到viterbi算法。 二、viterbi求最优路径 李航老师《统计机器学习》有如下例题： 用viterbi算法解决上述例题的推理过程如下： 三、viterbi算法的实现 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- """ @Author : heyw @Time : 2020/1/30 16:22 @Software: PyCharm @File : viterbi.py """ import nump

摘要：本文对比了在加性高斯白噪声（AWGN）信道下经BPSK调制后的数据不编码与添加卷积编码后接收到的信道输出的误码性能，并通过对比对卷积码性能进行分析。采用MATLAB自编函数对卷积码以及维特比译码进行仿真，且对其性能进行分析。由于卷积码有性能floor,编码增益随信噪比降低而体现不明显。 　　1.引言 　　卷积码的编码器是由一个有k位输入、n位输出，且具有m位移位寄存器构成的有限状态的有记忆系统，通常称它为时序网络。编码器的整体约束长度为v,是所有k个移位寄存器的长度之和。具有这样的编码器的卷积码称作[n,k,v]卷积码。对于一个（n,1,v）编码器，约束长度v等于存储级数m.卷积码是

维特比解码matlab代码维特比解码器 Matlab Viterbi解码器的实现此程序要求输入1位（nc），代码长度（l），约束长度（kc），要添加到编码后的代码字的错误数，然后程序生成给定长度的随机比特序列，使用随机生成多项式对生成多项式进行编码，将误差添加到编码后的单词，然后使用维特比解码算法（网格图）进行解码

维特比解码matlab代码使用维特比算法解码卷积码 我可以说Python比MATLAB慢，并且比C语言慢得多

该资源为卷积码维特比译码的matlab仿真代码，卷积码表示为（n，k，m），其中n为分组长度，k为分组中的信息码元数目，m为本信息段之前的相关信息段数目，显然一个码组的监督码元监督着m+1个信息段，因此也将N=m+1称为码组的约束长度

维特比 隐马尔可夫模型 HMM 前向算法 里面含有真实示例，包括手动运算

卷积码即维特比译码,卷积码编译码算法研究与实现

#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

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。