在MATLAB中，卷积码的维特比（Viterbi）译码实现通常需要先将生成多项式转换成网格图描述，然后才能利用网格图进行维特比译码。 生成多项式转网格图描述的built-in函数为poly2trellis，在MATLAB中，改函数为通信工具箱中的内置函数，被封装成动态链接库（MexFunction），通过搜索早期的MATLAB版本，找到了MEX源文件。 采用“还原”的形式进行单步跟踪调试，在VS2010中构建了整个项目工程，通过单步跟踪调试，才得以理解整个代码流程。 参考博客更方便理解：https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/122572149

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讨论Viterbi算法在最大似然序列检测中的实现。先给出带宽受限，存在失真且先验未知以及具有AWGN条件下信道的一种数学模型。由此得到Viterbi算法在最大似然序列检测中的表示形式，且根据其在此信道模型下的算法描述，具体分析了三种信道下最大似然序列检测中Viterbi算法的设计问题。使用MATLAB仿真实现并根据仿真结果分析其性能。提出Viterbi译码算法对于信道特性无论好坏是普遍适用的，大大补偿了存在符号间干扰（ISI）的信道的接收性能，降低了误码率。是一种信道存在符号间干扰（ISI）的接收性能的最

cnv_encd.m　卷积编码程序 viterbi.m　　卷积译码程序 其它的是viterbi.m中用到的子函数 程序来自《现代通信系统－使用matlab》英文版 已经调通！并加上了注释。 希望对大家有帮助 GOOD　LUCK！

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

仿真（7，5）卷积码在AWGN信道下，BPSK调制时的性能。 仿真中利用了matlab提供的卷积吗编译吗的指令

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

#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

维特比解码matlab代码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。 （n，k，m）维特比解码器中的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联的信息位。 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。 在维特比解码器中提出了一种节省路径存储器的新颖方法。 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存储器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。 利用这种新颖的路径存储器的维特比解码器可以节省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。

verilog实现（2，1，9）viterbi译码，包含全部模块及Testbench。修改部分代码，以通过Modelsim验证成功产生相应编码及译码波形。