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1、卷积编码和Viterbi解码的原理参见tutorial，代码编写都是基于该文档进行
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或者附带的pdf文件
2、Convolutional Encoding采用Matlab自带的编码程序；可以在Matlab安装目
录下的通信工具箱中找到
3、测试程序testV对比了uncoded system & (2,1,2)卷积码经维特比解码后误码率
和信噪比曲线图，也可以采用别的卷积编码生成矩阵
4、由于无法压缩上传，故把代码放在一个word文档中，可将其中各子程序分
别复制出来保存为M。
注意有可能某些注释在doc文件中换行了，需要修改为注释
5、代码很少用matlab内部函数和工具箱，除某些参考网上设计外其余皆为自己
编写并测试通过，可修改其内容实现其他功能。
MATLAB循环递归系统卷积码概述MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于工程、科学和金融等领域。
在通信领域中，卷积码是一种重要的纠错码，能够有效地提高通信系统的可靠性和性能。
本文将从MATLAB循环递归系统卷积码的原理、实现方法和应用进行详细介绍。
一、卷积码的原理1.1 卷积码的基本概念卷积码是一种线性的纠错码，它利用置换、加法和乘法等运算对信息进行编码。
在通信系统中，卷积码通常采用编码器对输入数据进行编码，接收端则利用译码器对接收到的码字进行译码。
卷积码具有良好的纠错性能和较高的复杂度，广泛应用于数字通信系统中。
1.2 卷积码的特点卷积码是一种具有记忆性的码制，其编码过程是通过产生状态转移图来实现的。
在编码器中，输入的信息比特会依次经过一系列的状态转移，最终输出编码比特。
由于卷积码具有较长的约束长度和较复杂的状态转移图，因此其译码复杂度较高，但能够提供良好的纠错性能。
二、MATLAB实现卷积码的方法2.1 卷积码编码器的实现在MATLAB中，可以利用编程语言对卷积码进行编码器的实现。
首先需要定义卷积码的生成多项式和约束长度，然后利用状态转移图的方法来实现编码器。
在MATLAB中，可以利用有限状态机的方法来实现卷积码的编码器，通过状态转移图的定义和输入比特的移位来生成编码比特。
2.2 卷积码译码器的实现在MATLAB中，可以利用Viterbi算法来实现卷积码的译码器。
Viterbi算法是一种动态规划算法，通过计算每个状态的路径度量来实现译码过程，最终选择路径度量最小的状态作为最优路径。
在MATLAB中，可以利用编程语言编写Viterbi算法的程序来实现卷积码的译码器，从而实现卷积码信号的译码过程。
三、MATLAB循环递归系统卷积码的应用3.1 通信系统中的应用在数字通信系统中，卷积码广泛应用于无线通信、卫星通信和光纤通信等领域。
利用MATLAB实现的卷积码可以提高通信系统的可靠性和性能，降低误码率和提高数据传输速率。
%bin22deci.mfunction y=bin22deci(x)%将二进制数转化为十进制数t=size(x,2);y=(t-1:-1:0);y=2.^y;y=x*y';%************************end of file***********************************%comb.m%AWGN加噪声程序function[iout,qout]=comb(idata,qdata,attn)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout输出I信道数据%qout输出Q信道数据%attn:由信噪比导致的衰减系数%******************************************************iout=randn(1,length(idata)).*attn;qout=randn(1,length(qdata)).*attn;iout=iout+idata(1:length(idata));qout=qout+qdata(1:length(qdata));%************************end of file***********************************%crdemapping.m%数据逆映射载波程序function[iout,qout]=crdemapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout(1:26,:)=idata(2:27,:);qout(1:26,:)=qdata(2:27,:);iout(27:52,:)=idata(39:64,:);qout(27:52,:)=qdata(39:64,:);%********************end of file***************************%crmapping.m%数据映射载波程序function[iout,qout]=crmapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout=zeros(fftlen,nd);qout=zeros(fftlen,nd);iout(2:27,:)=idata(1:26,:);qout(2:27,:)=qdata(1:26,:);iout(39:64,:)=idata(27:52,:);qout(39:64,:)=qdata(27:52,:);%********************end of file***************************%deci22bin.mfunction y=deci22bin(x,t)%十进制数x转化为二进制数，二进制数至少表示为t位y=zeros(size(x,1),t);for j=1:size(x,1)i=1;while x(j)>=0&i<=ty(j,i)=rem(x(j),2);%x(j)为偶数时,y(j,i)为0;反之为1x(j)=(x(j)-y(j,i))/2;i=i+1;endy(j,:)=y(j,t:-1:1);%倒序排列end%************************end of file***********************************%giins1.m%插入保护间隔程序function[iout,qout]=giins1(idata,qdata,fftlen,gilen,nd);%******************变量*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout:输出I信道数据%qout:输出Q信道数据%fftlen:FFT长度(points)%gilen:保护间隔长度(points)%*****************************************************idata1=reshape(idata,fftlen,nd);qdata1=reshape(qdata,fftlen,nd);idata2=[idata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);idata1];qdata2=[qdata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);qdata1];iout=reshape(idata2,1,(fftlen+gilen)*nd);qout=reshape(qdata2,1,(fftlen+gilen)*nd);%********************end of file***************************%qpskdemod1.m%QPSK解调程序function[demodata]=qpskdemod1(idata,qdata,para,nd,ml)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:数据Q信道数据%demodata:解调后数据(para-by-nd matrix)%para:并行信道数%nd:符号数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************demodata=zeros(para,ml*nd);demodata((1:para),(1:ml:ml*nd-1))=idata((1:para),(1:nd))>=0; demodata((1:para),(2:ml:ml*nd))=qdata((1:para),(1:nd))>=0;%************************end of file***********************************%qpskmod1.m%QPSK调制程序function[iout,qout]=qpskmod1(paradata,para,nd,ml)%******************variables*************************%paradata:输入数据%iout:输出数据I%qout:输出数据Q%para:并行信道数%nd:数据数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************m2=ml./2;paradata2=paradata.*2-1;count2=0;for jj=1:ndisi=zeros(para,1);isq=zeros(para,1);isi=isi+paradata2((1:para),1+count2);isq=isq+paradata2((1:para),2+count2);iout((1:para),jj)=isi;qout((1:para),jj)=isq;count2=count2+ml;end%********************end of file***************************%viterbi.m%viterbi解码程序function[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output) %[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output)%其中G是一个n行L*k列矩阵，它的每一行决定了从移位寄存器到输入码字的连接方式.%survivor_state是一个矩阵，它显示了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独%的函数metric(x,y)给出。
主题：Matlab中的卷积编解码函数1. 概述Matlab是功能强大的科学计算软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。
在通信系统设计和数字信号处理领域，卷积编解码函数是非常重要的工具。
本文将介绍Matlab中的卷积编解码函数，包括函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用。
2. 卷积编解码函数的基本原理卷积编码是一种利用卷积操作来对数字信号进行编码的技术，主要用于在数字通信系统中实现信号的纠错和增强。
在Matlab中，卷积编码函数通常包括convenc和vitenc两个主要函数。
convenc函数用于对输入信号进行卷积编码，生成纠错编码后的输出信号；vitenc函数用于对卷积编码后的信号进行译码，还原原始信号。
3. 卷积编解码函数的参数设置在Matlab中，卷积编解码函数有一系列参数需要设置，以满足不同的应用需求。
其中包括生成多项式和约束长度等参数，用于指定卷积编码器的结构和特性；还有输入信号和输出信号的数据类型、结构和尺寸等参数。
设置这些参数可以对卷积编解码函数进行灵活的控制和定制化。
4. 卷积编解码函数的使用方法在使用Matlab中的卷积编解码函数时，通常需要按照一定的步骤进行。
首先是设置参数和初始化编解码器，然后是输入原始信号并进行编码，最后是对编码后的信号进行译码并输出结果。
在使用过程中，还需要注意对编解码过程中可能出现的错误进行处理和修正。
5. 实际应用举例在实际工程和科研项目中，卷积编解码函数有着广泛的应用。
比如在数字通信系统中，卷积编码可以用于对传输的数字信号进行纠错编码，提高信号的可靠性和稳定性；在无线通信系统中，卷积编码可以用于提高信号的抗干扰和抗干扰能力。
通过Matlab中的卷积编解码函数，工程师和科研人员可以快速、高效地实现对数字信号的编解码处理，加速研发和测试过程。
6. 总结本文介绍了Matlab中的卷积编解码函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用，希望可以帮助读者对这一重要工具有一个更深入的理解。
【文章内容】1. 介绍在通信系统中，信道编码是一种非常重要的技术，它可以提高数据传输的可靠性和抗干扰能力。
其中，卷积码是一种常见的信道编码方式，而Matlab作为一种广泛使用的编程工具，也提供了丰富的信道编码相关函数和工具箱。
本文将以"matlab 信道编码卷积码"为主题，探讨其在通信领域中的应用和实现。
2. 卷积码基本概念卷积码是一种纠错能力强、运算复杂度低的线性码。
它通过将信息位编码成多个输出位的形式，来增加冗余度以实现纠错能力。
在Matlab 中，可以使用通信工具箱中的convenc函数来实现卷积码的编码过程。
具体而言，可以使用poly2trellis函数来定义卷积码的生成多项式和约束长度，然后利用convenc函数来进行编码操作。
3. Matlab中的卷积码仿真除了编码操作外，Matlab还提供了丰富的工具和函数来进行卷积码的仿真和性能分析。
可以使用vitdec函数对接收到的码字进行解码操作，同时结合使m.ErrorRate函数来评估解码性能，得到误码率等重要性能指标。
通过Matlab的Simulink工具，还可以进行通信系统的建模和仿真，从而全面评估卷积码在整个通信系统中的性能表现。
4. 对主题的个人观点和理解在我看来，掌握Matlab中的卷积码相关工具和函数，对于深入理解信道编码以及通信系统的整体性能至关重要。
通过对卷积码编码和解码过程的模拟和仿真，可以更加直观地了解其在数据传输过程中的作用和价值。
Matlab提供的丰富工具也为工程实践和科研探索提供了便利和支持。
5. 总结本文围绕"matlab 信道编码卷积码"展开了深入探讨。
具体介绍了卷积码的基本概念、Matlab中的实现方法，以及个人观点和理解。
通过本文的阐述，相信读者对信道编码和Matlab工具的应用都有了更加全面和深入的了解，能够更加灵活地运用于实际工程和研究中。
注意：本文内容不包括字数统计。
matlab(n,k,m)卷积码原理及仿真====================卷积码是一种重要的纠错码，它在通信系统中扮演着重要的角色。
特别是在高噪环境下，卷积码具有较好的性能表现，因此被广泛用于卫星通信、光纤通信等领域。
本文将介绍Matlab中实现(n,k,m)卷积码的基本原理以及仿真过程。
一、卷积码原理-------卷积码是一种非线性编码技术，它通过将信息序列与多个冗余序列进行卷积运算，生成新的编码序列。
卷积码具有较高的编码增益，同时具有较低的编码复杂度。
在(n,k,m)卷积码中，n表示编码长度，k 表示信息比特数，m表示每个码字所包含的冗余比特数。
二、Matlab仿真环境---------Matlab是一种强大的数学计算和仿真软件，它提供了丰富的工具和函数库，可以方便地实现各种数字通信系统。
在Matlab中，我们可以利用卷积码工具箱实现(n,k,m)卷积码的编码、译码和仿真。
三、仿真步骤------1.定义系统参数：包括信息比特数k、编码长度n、冗余比特数m 等。
2.生成随机信息序列：在Matlab中，可以使用rand函数生成随机比特序列作为信息序列。
3.编码：使用卷积码工具箱中的函数实现编码过程，生成冗余比特序列。
4.添加噪声：在通信系统中，噪声是不可避免的。
为了模拟高噪环境，可以在编码后的数据上添加高斯噪声。
5.译码：使用卷积码工具箱中的函数实现译码过程，恢复原始信息序列。
6.仿真结果分析：通过比较译码结果和原始信息序列，可以评估卷积码的性能。
四、示例代码------以下是一个简单的Matlab代码示例，用于实现(7,4,3)卷积码的编码、译码和仿真：```matlab%定义系统参数k=4;%信息比特数n=7;%编码长度m=3;%冗余比特数data=randi([0k-1],n,1);%生成随机信息序列noise=sqrt(0.1)*data+sqrt(0.9)*(randn(n,1));%添加高斯噪声con_code=codegen(k,m);%编码encoded=conv_mat(data',con_code');%卷积码矩阵表示法decoded=indelcod(con_code);%译码%比较译码结果和原始信息序列ifall(decoded==data)disp('译码成功！')elsedisp('译码失败！')end```五、总结----Matlab作为一种强大的数学计算和仿真软件，提供了丰富的工具和函数库，可以方便地实现各种数字通信系统。
积编码与解码的MATLAB实现及性能分析摘要本课程设计主要解决通信系统中卷积编码与解码技术在Matlab中实现以及对其性能进行分析。
用贝努利二进制序列产生器作为信号源，产生基带信号，对其中的卷积进行编码，调制解调，然后采用Viterbi译码输出，最后计算误码率，对其性能进行分析。
关键词卷积码；卷积编码器；Viterbi译码器；BSK调制与解调；约束长度。
目录1引言 (4)1.1课程设计的目的 (4)1.2 课程设计的基本任务和要求 (4)1.2.1本次课程设计的基本任务 (4)1.2.2课程设计中的要求 (5)1.3设计平台 (5)2设计原理 (5)2.1卷积码的基本概念 (5)2.2卷积码的编码 (5)2.2.1卷积编码 (5)2.2.2卷积码的树状图 (6)2.2.3卷积码的网格图 (7)2.2.4卷积码的状态图 (8)2.3卷积码的解码 (8)3卷积码的仿真与性能分析 (9)3.1 卷积码的仿真 (9)3.1.1卷积码的设计框图 (9)3.1.2Simulink仿真模块的参数设置 (9)3.2 卷积码的波形输出 (15)3.2.1输入信号波形 (15)3.2.2输入信号与解码输出波形 (16)3.3卷积码的性能分析 (17)4出现的问题及解决方法 (19)5 结束语 (19)6参考文献 (20)1 引言本课程设计主要解决基于Matlab的Simulink下的模块对卷积编码与解码进行仿。
通过仿真可以更清楚的认识到卷积码的编码与解码的各个环节，并对仿真结果进行分析。
得出Viterbi译码的误码率性能和约束长度的关系。
1.1课程设计目的卷积码，又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码[4]。
卷积码是一种向前纠错控制编码。
它将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。
这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组码译码所采用的方法完全不同。
可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。
matlab卷积编码与viterbi译码的实现MATLAB中viterbi译码算法讨论⼤家可以再评论区交流！！！MATLAB中实现viterbi译码的函数为：convenc其中：code = convenc（msg，trellis）vitdec其中：vitdec（code，trellis，tblen，opmode，dectype）code卷积编码，trellis⽹格表，tblen回溯长度，opmode：cont、term、trunc，dectype：unquant、hard、soft；本⼈最近在做⼀个关于viterbi译码算法，最终在FPGA中实现，在FPGA中最终的实现⽅案为xillinx IP核实现。
在此之前⽤MATLAB进⾏仿真验证。
matlab程序：Tre = poly2trellis（7，[133 171]）;通过poly2trellis⽣成逻辑关系图，如下图所⽰。
逻辑关系图%卷积编码：msg = [0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1]；code = convenc（msg，Tre）；%code = [0,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0]；%这是通过convenc函数⽣成的卷积码%vitdec译码：%在vitdec译码过程中采⽤硬判决，通过不同的tblen和opmode来找出其中关系。
%（1） opmode = conttblen = 12;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'cont','hard');%msg_dat =[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 ];%通过了解到cont模式中，vitdec译码会有延迟，延迟的长度为tblen长度，所以在此对vitdec进⾏修改code_temp = [code,zeros(1,24)];msg_temp = vitdec(code_temp ,T,12,'cont','hard')msg_dat = msg_temp(13:end);%msg_dat = [ 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样tblen = 18;code_temp = [code,zeros(1,24)];msg_temp = vitdec(code_temp ,T,12,'cont','hard')msg_dat = msg_temp(13:end);%msg_dat = [ 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0];%此时vitdec译码出来的数据和信源在后⾯最后⼀位不⼀样%（2） opmode = termtblen = 12；msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'term','hard');%msg_dat = [0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样前16位和信源⼀样后⾯的就出错了tblen = 18；msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'term','hard');%msg_dat = [0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样前16位和信源⼀样后⾯的就出错了%（3）opmode = trunctblen = 12;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'trunc','hard');%msg_dat = [ 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样tblen = 18;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'trunc','hard');%msg_dat = [ 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样总结：以上通过⽐较tblen和opmode模式的不同对产⽣的结果，其中cont和trunc的模式总结起来就是cont有tblen延迟，但是trunc没有。
卷积码解码的误码率matlab卷积码是一种常用的编码技术，用于在通信系统中提高数据传输的可靠性。
解码卷积码是一个重要的任务，其中一个评估指标是误码率（Bit Error Rate，简称BER），它表示解码后的数据与原始数据之间的差异。
在MATLAB中，可以使用通信工具箱（Communications Toolbox）来进行卷积码的解码和误码率的计算。
下面是一个基本的步骤：1. 定义卷积码参数，包括码率（rate）、生成多项式（polynomials）等。
2. 创建卷积编码器和解码器，使用comm.ConvolutionalEncoder和comm.ViterbiDecoder函数创建卷积编码器和解码器对象。
3. 生成随机数据，使用randi函数生成需要编码的随机数据。
4. 编码数据，使用卷积编码器对象对数据进行编码。
5. 添加信道噪声，可以使用AWGN信道（Additive White Gaussian Noise）模拟信道噪声。
使用comm.AWGNChannel函数添加噪声。
6. 解码数据，使用卷积解码器对象对接收到的数据进行解码。
7. 计算误码率，比较解码后的数据与原始数据之间的差异，计算误码率。
下面是一个简单的MATLAB代码示例：matlab.% 定义卷积码参数。
rate = 1/2; % 码率为1/2。
constraintLength = 7; % 约束长度为7。
polynomials = [171 133]; % 生成多项式。
% 创建卷积编码器和解码器。
encoder = comm.ConvolutionalEncoder('TerminationMethod', 'Truncated');encoder.PuncturePatternSource = 'Property';encoder.PuncturePattern = [1;1;1;0;1;0;1];decoder = comm.ViterbiDecoder('TerminationMethod','Truncated');decoder.PuncturePatternSource = 'Property';decoder.PuncturePattern = [1;1;0;1;0;1;1];% 生成随机数据。
