维特比译码器使用维特比译码算法采用卷积码进行编码的比特流解码。还有其他算法译码卷积编码的流 （例如，Fano 算法）。维特比译码算法是最耗费资源的但它的最大似然解码。这最常用的约束长度 k 的卷积码译码 = 10，但值 k = 15 都在实践中使用

基于符号级维特比译码算法，将信道等效为一时变卷积编码器，提出了一种将信道均衡和信道译码相结合的技术——维特比均衡。重点研究了采用维特比均衡技术的单载波系统，并对比给出了采用频域均衡技术和维特比均衡技术， 系统误码性能随信噪比的变化曲线及系统的计算复杂度。仿真结果表明：信道的等效脉冲响应滤波器长度较长时，维特比均衡技术明显改善了系统的误码性能，然而系统的复杂度也随之增加

（2,1,7）归零卷积码的维特比译码算法的matlab实现

此代码实现了卷积码的维特比算法。 输入是接收到的序列（原始编码序列加上噪声）和编码器状态图。 输出是原始编码序列和解码序列。 编码器状态图必须通过矩阵 3 维矩阵 H 提供。还提供了一个 pdf 文件，指示如何生成矩阵 H 作为考虑 (2,1,2) 卷积编码器的示例。

针对于盒子球模型的前向算法+后向算法+Viterbi算法python实现

（171,133）卷加码及其2/3、3/4码率删除码的编译码，对比不同码率在不同信噪比条件下的抗噪声性能

用MATLAB实现QAM调制和软解调，同时实现卷积码编码和维特比译码。

abbrs 基于双层条件随机场的中文公司名简称生成 Flask架构，提供高可用的API服务 Argparse设计，便于命令操作 基于HMM的前向后向算法构建有向概率图 基于维特比算法构建的解析求解最大概率解 完整流程，从语料到训练集至模型生成 更多特性等你发现…… 组件介绍 分为两层处理，分类（classify）与切分（seg）。 classify 将公司名基于自定义类型做分类，为之后简称缩略模型提供支持以及规则模型提供支持 seg 利用classify结果结合其他特征来获取最终简称集合 目录介绍 project bin //中间交换结构 doc load //加载模型 preprocessor //预处理语语料 train //训练模型 util //工具 app.py //API入口 config.py //配置 环境准备 python环境 请使用python3环境进

维特比解码matlab代码CS5114维特比项目 2014年夏天，我在VT参加了CS5114，算法理论。 我们的第一个项目是分析动态编程算法，我选择研究用于解码卷积码的Viterbi算法。 该存储库包括该项目的结果。 内容 该存储库包含几个MATLAB函数和几个脚本。 这些脚本可用于轻松测试各种卷积解码器算法的功能。 第一个脚本simple_test将简单地生成一个随机的位序列，然后使用每个解码器对其进行解码，并打印出结果。 每个解码器都应输出原始的输入位序列，而不会出现任何错误。 然后，脚本将向编码的比特中添加一些随机比特错误，以模拟有损传输，然后再次尝试解码。 这次，解码器应该可以通过输出原始位而没有任何错误来成功，但是偶尔它们会失败 第二个脚本Timing_test将在不同长度的位上运行解码器以测量其运行时间，然后绘制结果。 这有助于验证我对本文的运行时估计。 该存储库还包含我所做的论文和演示文稿。

viterbi维特比译码的verilog实现，硬判决输出，含实验报告