本文介绍了Deep JSCC（深度联合信源信道编码）在无线图像传输中的应用。传统的分离式图像传输方案存在悬崖效应，即在信道条件低于某阈值时性能急剧下降。Deep JSCC通过神经网络联合训练信源信道编码，避免了比特流传输，直接将图像映射为隐含变量z并恢复为输出图像。实验表明，Deep JSCC在低信噪比环境下仍能保持良好性能，克服了悬崖效应，并在中等压缩率和高信噪比下优于传统通信系统。此外，该方案在计算复杂度上也具有一定优势。通过大量数值模拟，Deep JSCC在有限信道带宽和低SNR情况下表现优异，且在所有平均SNR值下均优于传统分离式传输方案。 Deep JSCC图像传输技术是一种将图像编码与信道编码相结合的全新传输方案。在传统图像传输领域中，信源编码与信道编码通常是分离进行的，即首先将图像压缩转换为比特流，再通过信道编码确保这些比特流能够可靠地传输。然而，这种方法在某些情况下会遇到所谓的“悬崖效应”，即在信道条件稍微恶化时，性能会迅速下降，导致接收端无法正确解码图像。 为解决这一问题，研究人员提出了Deep JSCC方法。这种方法运用神经网络技术，将源图像直接映射为一个隐含变量z，这个过程并不生成传统的比特流，而是直接传输z。在接收端，通过神经网络的逆过程可以将隐含变量z恢复成清晰的图像。这一过程的关键在于联合训练信源编码和信道编码，使得整个传输系统能够更加高效地应对各种信道条件。 在研究中，实验者进行了大量的数值模拟来测试Deep JSCC在不同信道条件下的性能。实验结果表明，在低信噪比的环境下，Deep JSCC仍能保持稳定的传输性能，显著减少了传统方案中存在的悬崖效应。此外，在中等压缩率和高信噪比条件下，与传统的分离式传输方案相比，Deep JSCC显示出明显的优越性。 除了传输性能的提升，Deep JSCC还具有计算复杂度低的优势。传统方案需要大量的编解码操作，而Deep JSCC通过减少这些操作，可以更快地处理图像，并且降低了运算资源的需求。这在有限的信道带宽或低信噪比环境中尤为重要，因为它可以提高系统的实际应用效率。 在技术实现上，Deep JSCC采用了深度学习中的神经网络模型，这一模型需要大量的数据进行训练，以达到在各种信道条件下都能准确恢复图像的能力。数据的质量和多样性对于模型的泛化能力具有重要影响。而模型一旦训练完成，就可以在实际应用中快速地对图像进行编码和解码。 Deep JSCC图像传输技术的研究和应用，不仅在图像通信领域有着潜在的广泛应用前景，也为无线图像传输提供了一种新的思路。随着无线通信技术的快速发展，这样的技术能够极大地提高数据传输的效率和可靠性，为用户带来更好的体验。尤其在移动通信、远程医疗、卫星通信等领域，Deep JSCC技术的应用将具有重要意义。 展望未来，Deep JSCC技术的进一步研究和开发将集中于提高传输效率、降低计算复杂度、以及扩展到更广泛的信号类型上。通过优化神经网络结构和算法，可以进一步提升性能，使其适应更加复杂多变的通信环境。此外，随着相关硬件技术的发展，如专用的神经网络加速器，将有助于将Deep JSCC技术推向市场，使其在实际应用中得到广泛应用。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像传输

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内容概要：本文围绕基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输展开研究，重点探讨了在复杂水下环境中利用OFDM（正交频分复用）技术克服多径效应、实现高效图像传输的方法。文中详细介绍了系统模型构建、信道特性分析、OFDM调制解调流程，并通过Matlab代码实现了完整的仿真系统，包括信号调制、循环前缀插入、信道均衡、图像编解码与传输性能评估等关键环节。研究验证了OFDM在抑制水声信道多径干扰方面的有效性，提升了图像传输的可靠性与质量。; 适合人群：具备通信原理、数字信号处理基础，熟悉Matlab编程，从事水基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究（Matlab代码实现）下通信、无线通信或图像传输相关研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①掌握OFDM在水声通信中的应用机制；②理解多径信道对图像传输的影响及应对策略；③通过Matlab仿真实践提升对通信系统设计与优化的能力； 阅读建议：此资源以Matlab仿真为核心，建议读者结合理论推导与代码实现同步学习，重点关注信道建模与系统抗干扰设计部分，并可扩展至其他复杂环境下的通信系统研究。

内容概要：本文围绕“基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究”展开，结合Matlab代码实现，重点探讨了正交频分复用（OFDM）技术在复杂水下声学通信环境中的应用。针对水下信道存在的多径效应、高延迟扩展和频率选择性衰落等问题，研究采用OFDM技术提升通信系统的抗干扰能力与传输效率，并实现了图像数据在水下信道中的可靠传输。文中详细介绍了系统模型构建、信道特性分析、OFDM调制解调流程、同步与均衡技术，并通过Matlab仿真验证了该方法在误码率、基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究（Matlab代码实现）传输稳定性和图像重建质量等方面的性能表现，具有较强的工程复现价值。; 适合人群：具备通信原理、信号处理基础，熟悉Matlab编程，从事水下通信、无线通信或图像传输相关研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①学习OFDM在恶劣信道环境下（如水声信道）的应用设计；②掌握多径信道建模与仿真方法；③实现图像在水下通信系统中的传输与恢复，用于科研复现或项目开发参考； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注信道建模、OFDM调制解调及图像传输评估部分，配合仿真实验加深理解，适合边运行代码边研读论文以提升实践与理论结合能力。

在现代信息技术应用中，图像传输已成为一项基本且重要的功能，尤其在远程监控、视频会议、在线教育等领域扮演着关键角色。本文将探讨如何利用K230模块，通过socket通信向客户端实现图像传输的过程和相关技术要点。K230是一种常用于图像处理和视频传输的硬件模块，它能够高效地处理图像数据，并通过网络接口将图像传输给连接的客户端设备。 要实现图像传输，必须确保K230模块具备图像采集和处理的能力。K230模块通常搭载了强大的图像处理芯片和优化算法，能够对图像进行采集、压缩和编码。在本文的上下文中，K230可能采用了YOLO算法（You Only Look Once）进行图像识别，这是一种先进的实时对象检测系统，能够在图像中快速准确地识别出目标对象。 接下来，K230模块需要通过网络将处理后的图像数据传输给客户端。这就涉及到socket通信技术的应用。Socket通信是网络编程中的一种基本方法，它允许两个程序在网络中进行数据交换。在本例中，K230模块需要有一个服务器端程序，用于监听客户端的连接请求，并在建立连接后发送图像数据流。 服务器端程序的具体实现细节包括创建socket、绑定IP地址和端口、监听连接请求以及接收和发送数据等步骤。客户端程序则需要能够发起连接请求、接收服务器端发送的数据，并最终将数据流渲染成图像显示出来。 在实现过程中，除了基本的socket通信流程，还需要考虑多个技术要点。例如，为了提高图像传输的效率和实时性，可能需要对图像数据进行压缩，减少传输的数据量；同时还需要确保数据在传输过程中的完整性和安全性，防止数据包丢失或被截获。 此外，服务器端和客户端之间的通信协议也是实现图像传输的关键。需要定义清晰的协议规范，包括如何开始传输、传输的数据格式、传输过程中的控制指令以及如何结束传输等。 根据给定的文件信息，我们可以得知相关的文件名称为“Canmv+PC端客户端代码”。这暗示了PC端的客户端程序可能是用C语言或类似语言编写的。在实际开发过程中，开发者需要根据K230模块的API文档和socket通信的相关知识，编写出能够处理图像数据、执行网络通信任务的代码。 利用K230模块通过socket通信实现图像传输的过程涵盖了图像采集、处理、压缩编码、网络传输和客户端渲染等多个技术环节。开发者需要综合运用图像处理技术、网络编程技术和协议设计知识，才能高效地完成图像传输系统的构建。

这是博文《DICOM 图像传输：使用 LeadTools 实现 C-Store SCP 服务》的源码，详细内容见博客文章 https://blog.csdn.net/blackwoodcliff/article/details/128244788

单主机进行TCP/IP通讯完成对图片的传输

传统的图像传输系统具有体积大、使用范围有限等缺点，因此，本文提出了基于ARM与4G网络的图像传输系统。该方案以ARM电路板i.MX6Q处理器为核心，硬件平台采用USB摄像头、4G无线网卡与Android智能手机，软件平台采用Linux操作系统、Windows操作系统、Android操作系统与Qt应用软件，实现图像的采集与远程实时传输。

在 OFDM 中通过 AWGN 使用 M-PSK（用户输入）进行图像传输