基于python的咬尾卷积viterbi译码器实现 其中包括CRC校验

基于matlab的BCH和RS码的编译码程序，对研究纠错码的朋友很有帮助

魔王语言的解释以及利用魔王语言来设计的文件译码器和编码器。报告，包含代码。

Turbo码是现在非常流行的编码方法，其优异性能主要来源于迭代的译码算法，本文分析对比了几种经典的算法，并对每种算法的资源消耗情况给予了定量的计算

数据结构的课程设计，哈夫曼编译码器，附带报告

3-8译码器设计全VHDL代码,仿真图形,硬件验证结果等等!!!

惟一可译码的判断使用python实现，使用的是信息论与编码的判断算法，Fi，Fi+1前后缀判断算法实现

利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。该代码设计一个哈夫曼编译码系统： （1）初始化（Initialzation）。从数据文件DataFile.data中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree； （2）编码（EnCoding）。用已建好的哈夫曼树，对文件ToBeTran.data中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt中； （3）译码（Decoding）。利用已建好的哈夫曼树，对文件CodeFile.data中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中； （4）输出（Output）。输出DataFile.data中出现的字符以及各字符出现的频度（或概率）；输出ToBeTran.data及其报文Code.txt；输出CodeFile.data及其原文Textfile.txt；

文本处理是现代化计算机应用的重要领域。文本由字符组成，字符以某种编码形式存储在计算机中。每个字符的编码可以是相等长度的，也可以是不等长度的。我们熟知的ASCII编码是等长编码。为了提高存储和处理文本的效率，在一些计算机应用场合，如数据通信，常采用不等长的编码，对常用的字符用较少的码位编码，不常出现的字符用较多的码位编码，从而减少文本的存储长度。哈夫曼编码就是用于此目的的不等长编码方法。当然，编码的对面就有译码。本课题中，首先是构造哈夫曼树。给定一组权值，以此作为叶结点的权值，可以构造多棵扩充二叉树，它们通常具有不同的加权路径长度。其中具有最小加权路径长度的扩充二叉树，用于构造高效的不等长编码。哈夫曼给出了构造具有最小加权路径长度的扩充二叉树的算法，称位哈夫曼算法。用哈夫曼算法构造的扩充二叉树称为哈夫曼编码树或哈夫曼树。当然，还有编码和译码部分。本系统的前端开发工具是Visual C++6.0。具有输入字符集大小及权值大小，构造哈夫曼树，并对用户输入的字符串进行编码以及译码还有退出四种功能。本程序经过测试后，功能均能实现，运行稳定。

一个完整的BPSK仿真MATLAB代码，发射机为卷积编码，接收采用的是维特比译码