**Python实现的LDPC编译码仿真** 在通信领域，LDPC（Low-Density Parity Check）码是一种高效纠错编码技术，广泛应用于卫星通信、无线网络等场景。它通过构建稀疏的校验矩阵，利用迭代译码算法来提高信息传输的可靠性。本项目提供了Python语言实现的LDPC比特翻转译码和和积译码算法，能够快速地进行仿真，以验证这两种译码策略的效果。 我们来了解下**比特翻转译码算法**。该算法基于Belief Propagation（信念传播），通过迭代更新校验节点和变量节点的信息，找出最有可能的错误比特并进行纠正。在Python实现中，主要涉及以下几个步骤： 1. 初始化：设置初始的错误比特估计值。 2. 消息传递：校验节点向变量节点发送消息，然后变量节点向校验节点返回消息，这个过程会反复进行多次。 3. 比特翻转：根据收到的消息，判断并翻转可能错误的比特位。 4. 终止条件：当满足一定条件（如达到最大迭代次数或信噪比阈值）时停止迭代。 **和积译码算法**，又称Sum-Product Algorithm，也是基于信念传播的一种译码策略。和积算法在处理非对称信道时表现更优，计算复杂度稍高，但解码性能通常优于比特翻转。其主要步骤包括： 1. 初始化：和积算法同样需要初始化，但这里会涉及到先验概率的计算。 2. 消息传递：与比特翻转类似，也是进行校验节点和变量节点间的消息传递。 3. 更新概率：根据接收到的消息，更新每个比特为0和1的概率。 4. 译码决策：根据概率选择最可能的状态，即比特值。 5. 终止条件：同比特翻转译码，根据预设条件决定是否结束迭代。 Python实现的LDPC编译码仿真项目，可以方便地调整参数，如码率、信噪比、迭代次数等，从而观察不同条件下的误码率性能。通过对比两种译码算法的仿真结果，我们可以分析它们在不同情况下的优势和局限性，为实际应用提供参考。 在具体操作上，项目中的代码可能包含以下部分： - **LDPC码生成器**：生成具有特定结构的LDPC码，如随机生成或采用已知的构造方法。 - **信道模型**：模拟不同类型的信道，如AWGN（Additive White Gaussian Noise）白高斯噪声信道。 - **译码模块**：实现比特翻转和和积译码算法，包括消息传递、决策等核心功能。 - **仿真循环**：设置参数，运行译码过程，并记录误码率等性能指标。 - **结果展示**：以图形化方式展示误码率曲线，便于分析比较。 这个Python项目为学习和研究LDPC编译码提供了一个实用的工具，通过直观的仿真结果，用户可以深入理解这两种译码算法的工作原理，并探索如何优化它们的性能。无论是通信工程的学生还是研究人员，都能从中受益匪浅。

全零码QC-LDPC系统程序，用于信道编码，参数可修改

完成了LDPC的编码功能，有详细说明。编程语言是matlab

高斯白噪声matlab代码SPA_for_LDPC 这个存储库是关于LDPC（又名低密度奇偶校验）代码的和积算法（在二进制对称信道，二进制擦除信道和AWGN（加性高斯白噪声）下）的实现（使用C和Matlab）的） 渠道。 感谢您在中提供这些（几乎）常规LDPC矩阵文件。 感谢Takuji Nishimura和devoloping The，也感谢Shawn Cokus提供了。

对于GC-LDPC码，目标解码方案是两阶段解码方案，即本地解码阶段和全局解码阶段。 对于这两个阶段，我们发现对数域信念传播（BP）算法的直接应用都会导致错误。 因此，我们提出了一种改进的对数域BP算法，并将其用于两阶段解码方案。 由于两相解码方案具有较大的增益损耗，因此我们提出一种改进的两相解码方案，以进一步加快收敛速度​​。 仿真结果表明，与两相解码器相比，改进的两相解码器具有约0.2 dB的增益。 此外，与整个解码器相比，它还可以将高SNR的复杂度降低33.4％。

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基本达到理论误码率图像，但是性能还不够好，误码率不够理论值那么小，代码有注释，嘎嘎好懂。文件夹中“程序”是BF译码算法，运行main1就行，信噪比我设置为[0:0.5:2]，是为了和BP有相同的横坐标，好比较，1-2上误码率比较小，在信噪比为4的时候会有较大的变化，可以根据需要把信噪比改成0-5，程序运行时间比较久，可能需要10分钟左右，同样是个值得优化的点。 解压后直接出现的代码是BP算法，BP算法取对数就是SUM-Product译码算法，运行LDPC_demo.m，信噪比为3,4的时候就没有图像了，所以只设置为0-2，想要大信噪比的同学可以尝试一下把码长变长，但是运行时间会更久。这个程序大概运行10-30分钟，耐心等待~~~有什么问题可以评论区留言咱一起讨论。

1、完整代码，可直接运行 ，包运行 2、海神之光擅长领域：路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理、语音处理等多种领域Matlab仿真 3、版本：2014a或2019b

基于CCSDS的LDPC算法实现，管延斌，罗宁，低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Code, LDPCC）不仅具有逼近Shannon限的良好性能，而且译码复杂度低，速率较高，是能够胜任高速数��

空间耦合LDPC（Spatially Coupled LDPC，SC-LDPC）码最早源自 Felstrom 和 Zigangirov 在 1999 年提出的卷积 LDPC码，由LDPC线性分组码耦合而成。其置信传播（Belief Propagation，BP）阈值接近 LDPC 码的最大后验概率(Maximum a Posterior，MAP）阈值，这种现象称为“阈值饱和”效应。由于这种空间耦合结构带来的门限饱和校应，导致它在理论上可以逼近香农容量极限。因此，SC-LDPC 码的结构设计与性能优化成为科研工作者的研究热点。