内容概要：本文详细介绍了如何在Simulink中构建带有汉明码的BPSK调制系统，并对其在高斯信道下的误码率性能进行仿真。首先，搭建了一个完整的通信链路模型，包括随机数生成、汉明编码、BPSK调制、AWGN信道以及相应的接收端解调和解码。文中强调了汉明码参数设置、Eb/N0到SNR的正确换算方法、以及误码率统计的关键步骤。实验结果显示，加入汉明码后，系统在较低的Eb/N0条件下即可获得较好的误码率表现，尤其在Eb/N0=6dB时误码率降至10^-4量级，相比未编码系统提高了约2dB的性能。 适合人群：通信工程专业学生、从事无线通信研究的技术人员、对通信系统仿真感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要评估编码技术对通信系统性能影响的研究项目，特别是关注误码率改进的应用场景。通过该仿真可以帮助研究人员理解汉明码的工作机制及其在实际通信环境中的有效性。 其他说明：文中还提供了许多实用的小技巧，如信道参数设置、仿真加速方法等，有助于提高仿真的准确性和效率。此外，附带的MATLAB代码片段便于读者快速复现实验结果。

汉明码是一种纠错编码技术，由理查德·卫斯里·汉明在1950年提出，主要用于检测和纠正数据传输或存储过程中的错误。在数字通信和计算机科学中，汉明码广泛应用于提高数据传输的可靠性。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的数学计算和图形化功能来实现汉明码的模拟和分析。 让我们深入理解汉明码的工作原理。汉明码通过在原始数据中添加冗余位，使得在数据传输过程中可以检测并修正单个错误。一个基本的汉明码系统会为每n位数据添加r个校验位，形成一个(n+r)位的码字。其中，r和n的关系满足2^r >= n+r，以确保能够检测和纠正单个错误。例如，7位汉明码（又称汉明(7,4)码）用于4位数据，添加3位校验位。 MATLAB中的实现通常包括以下几个步骤： 1. **编码过程**：给定原始数据，根据特定的生成矩阵（由汉明码的生成多项式确定）计算校验位。生成矩阵是r行n列的二进制矩阵，其中每一行对应一个生成多项式的二进制表示。编码时，将原始数据与生成矩阵做按位异或操作，得到的r位校验位与原始数据组合成完整的码字。 2. **传输过程**：编码后的码字通过信道传输，这个过程中可能会发生错误。 3. **解码过程**：在接收端，接收的码字通过检查矩阵（由汉明码的校验多项式确定）进行检验。检查矩阵是n行r列的二进制矩阵，用于检测错误。如果检测到某个位置的奇偶性错误，可以根据校验矩阵的位置信息确定错误位置，并进行纠正。 4. **错误检测与纠正**：汉明码通过奇偶性检查来发现错误。如果所有校验位的和都是偶数，那么认为传输是正确的；如果有奇数个1，表示发生了错误。通过特定算法，可以确定错误发生在哪一位，然后进行纠正。 在MATLAB中，可以使用`comm.HammingEncoder`和`comm.HammingDecoder`系统对象来实现汉明码的编码和解码。这些对象提供了便利的接口，用于处理数据输入和输出，以及设置编码参数。同时，MATLAB的`errorRate`函数可以帮助我们评估在不同错误率下的性能。 在`commsys.zip`这个压缩包中，可能包含了实现上述过程的MATLAB代码示例。代码可能包含定义生成矩阵和检查矩阵的函数，以及使用这些矩阵进行编码、解码的函数。此外，可能还包含了一些模拟错误注入和性能评估的脚本。 通过运行这些代码，我们可以直观地看到汉明码如何改善信号传输的可靠性。例如，它可能通过可视化方式展示了有无汉明码时信号误差的差异，通过比较误码率（BER）来突出汉明码的优势。在实际应用中，这种可视化和分析对于理解和优化通信系统的性能至关重要。 汉明码是一种有效且实用的纠错编码方法，通过在MATLAB中模拟和分析，我们可以更好地理解和利用它的优点。通过`commsys.zip`中的代码，我们可以深入学习如何在实际项目中实现和应用汉明码。

汉明码在simulink中的仿真及实现其误码率的代码

原创汉明码的译码-程序.rar 分享个程序~~~matlab做的汉明码的译码~~~

（32,26）扩展汉明码生成的Matlab代码，输入26bits的原信息比特，计算出6比特的校验

对不同长度的信息码进行编码，比较其误码率与效率

汉明码编译码系统程序，完整可实现的工程文件，亲测

汉明码编译码的FPGA设计与实现方面的文章，对于做FEC(前向纠错)的初学者应该有些帮助。

华中科技大学-汉明校验码设计；计算机组成原理；Logsim实验

使用方法：使用MATLAB（2020版本以上）点击设计APP打开