卷积编码和Viterbi译码是数字通信领域中的重要技术，主要应用于错误检测与纠正，以提高数据传输的可靠性。在MATLAB环境下，这两种技术可以通过编写特定的代码实现仿真，便于理解和研究。 卷积编码是一种线性编码方式，通过滑动窗口内的多个输入比特产生一个或多个输出比特。它利用了生成多项式来定义编码规则，通常由两个或三个状态的移位寄存器构成。在MATLAB中，`viterbi_coder`文件可能包含了自定义的卷积编码函数，用于将原始数据转换为具有纠错能力的编码序列。 Viterbi译码是卷积编码的最优硬判决解码算法，基于最大后验概率（MAP）原理。该算法通过比较所有可能的编码路径，选择在每个时步最有可能产生的路径，即最小化累积错误概率的路径。Viterbi译码器通常包括状态转移、路径指标更新和 survivor 路径选择等步骤。在`viterbi_decoder`文件中，很可能包含了实现这一过程的MATLAB代码。 MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真工具，其丰富的库函数和直观的编程环境使得卷积编码和Viterbi译码的仿真变得相对简单。用户可以输入未经编码的比特流，通过编码函数得到编码后的比特流，然后模拟信道引入随机错误，最后用Viterbi译码器尝试恢复原始数据。这种仿真可以帮助理解编码效率和信道条件对传输性能的影响，也为实际系统的设计提供了参考。 在进行Viterbi软判决译码时，除了考虑硬判决的0和1之外，还会引入信噪比（SNR）信息，即每个接收比特的软信息。这种方法提高了译码性能，特别是在高噪声环境下。在MATLAB的实现中，这通常涉及到对每个比特的Log-Likelihood Ratio (LLR)计算，然后将其作为Viterbi译码器的输入。 为了全面理解并使用这些代码，你需要熟悉MATLAB的基本语法，以及通信理论中的卷积编码和Viterbi译码概念。此外，了解信道模型，如AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道，以及误码率（BER）和解码性能曲线的绘制方法也是必要的。通过分析和运行这些代码，你可以深入学习这些核心的通信技术，并进行个性化的系统设计和优化。

1.该代码属于无线通信信道编码卷积码不同码元信噪比（EbNo）下的的MATLAB代码，可完全运行 2.通信框图为：比特-卷积码编码-BPSK映射-高斯噪声-硬判决/软判决-Viterbi译码器 3. 代码可完全运行，且可以更改码元个数参数，设置信噪比

维特比解码matlab代码卷积通道编码和维特比解码器的实现 从头开始进行卷积通道编码和维特比解码器的MATLAB实现。 卷积编码器/解码器的实现可以使用任何首选的生成多项式。 除了信息速率r之外，所使用的生成多项式的维还隐式指定了约束长度（K）。 将报告添加到存储库中，以显示/模拟使用所生成函数的过程。

该语音通信过程的由matlab录音产生一段语音信号，加一正弦噪声，经自适应对消滤波器后，再经一完成的通信系统到达接收端，并恢复出语音信号。这一过程包括了A /D采样、自适应滤波、A /D采样、PCM、信道编码、BPSK调制、OFDM技术、高斯信道、多径瑞利衰落信道、Viterbi译码等。最后给出结果分析

Viterbi算法详解，用于信号检测与估计的研究，详细讲述了算法的过程，希望给大家有用武之地！

1.领域：matlab，huffman+卷积联合编译码算法 2.内容：数字通信matlab仿真,调制ASK和PSK,编译码为huffman+卷积联合编码,译码为huffman+viterbi联合译码 3.用处：用于huffman+卷积联合编译码算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

用Java实现了HMM中的前/后向算法、Viterbi算法。测试的内容参照了《统计学习方法》例10.2和例10.3

基于C54XDSP的viterbi译码技术

Vetrbi decoder VHDL code

BitRate = 9600; ChipRate = 1228800; N = 184; % 9.6 KBps rate -> 184 netto data bits in each 20 msec packet MFType = 1; % Matched filter type - Raised Cosine R = 5; % Analog Signal Simulation rate % ------------------------ Viterbi Polynom ------------------- G_Vit = [1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1]; K = size(G_Vit, 2); % number of cheap per data bit L = size(G_Vit, 1); % number of cheap per data bit % ------------------------ Walsh Matrix ----------