《数字通信原理》第8章 差错控制编码：卷积码与编码权衡.ppt

matlab图像均衡化代码使用logBCJR算法对串行级联卷积码进行迭代解码 两个编码器的生成器矩阵为G（D）= [1（1 + D ^ 2）/（1 + D + D ^ 2）]。 logBCJR matlab代码受K Vasudevan编写的概率域中BCJR算法的scilab代码启发，可以在处找到。 参考： K. Vasudevan，“使用基于Predictive-DFE的接收器对串行级联Turbo码进行涡轮均衡”，信号，图像和视频处理，Springer，第1卷。 1，没有3，第239-252页，2007年8月。

卷积码基础理论及Viterbi译码算法.doc

卷积码编译码算法研究答辩(开场白和大纲).doc

卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel 符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析，wmcnn，因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本，因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程，并且环境设置异常，代码无法运行，因此剥离了相关的网络结构，可以直接使用。 无需培训过程，您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中，而不必担心输入大小。 注意力 应该注意的是，在网络上，论文略有不同。 在网络结构的末端，个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失，因此添加了缓冲区卷积。 慢慢将特征图降低到12 代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]，wmcnn，由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程，以及一个pytorch版本，因此处理的过程，而且环境构造异常，无法运行代码，不再替换相关的网络结构，可直接使用。缺失了训练

卷积码的编解码仿真实现，没有使用matlab自带的函数，自己手动写的，功能正确，可用，有较强的参考价值，matlab平台

介绍了LTE系统中的咬尾卷积编码器，分析了该编码器的增益，在众多译码算法的基础上研究咬尾卷积码的几种译码算法，通过MATLAB对这几种译码算法在不同信道环境、不同长度数据块的情况下进行性能仿真，并对仿真结果进行分析。从性能和复杂度这两个角度考虑， 两步维特比算法较适合作为LTE通信系统中咬尾卷积码的译码方法。

分析了卷积码及由其发展出的Turbo码的编码原理,给出了这2种编码方法的结构特征和最大后验概率(MAP)的译码算法;分别对卷积码和Turbo码进行仿真,得到在码长1024尽可能多的迭代次数情况下的Turbo码误码率(BER)曲线和采用维特比译码方法的卷积码误码率曲线。通过比较2种编码方法的仿真结果验证了Turbo码编码和译码系统的性能比传统的卷积码系统性能优异的结论,提出并描述了尽可能多次迭代的Turbo 码对卷积码在性能上的具体优势。

基于VHDL语言的卷积码编解码器的设计，学习VHDL的同学做实习，实验可能会用的着哦。。。

介绍并用VHDL语言实现了卷积编码和维特比译码。根据编码器特征设计了一种具有针对性的简洁的维特比译码器结构，并通过ModelSim平台验证了该设计的正确性。