卷积码matlab程序
matlab 卷积函数
matlab 卷积函数
卷积是信号处理中的重要概念之一，许多时域上的操作可以在频域上进行卷积运算，进而提高运算速度。
Matlab是一款广泛使用的数学软件，在信号处理中也有非常完备的库函数，其中卷积函数就是其中之一。
Matlab中实现卷积运算的函数是conv，其使用方法十分简单。
conv函数的调用格式为：y = conv(x, h)，其中x、h为输入向量，y 为输出向量。
调用该函数时，Matlab会自动计算x和h的卷积结果，并将结果存储在y中。
下面我们分步骤阐述使用Matlab中的conv函数实现卷积运算的过程。
1.打开Matlab软件并新建一个.m文件。
2.定义输入向量x和卷积核h。
输入向量x可以是一维数组，也可以是多维数组，卷积核h也是一维数组。
3.调用conv函数，并传入输入向量x和卷积核h作为参数。
函数会自动计算它们的卷积结果，并将结果存储在输出向量y中。
4.可以使用Matlab中的plot函数将输入向量x、卷积核h和卷积结果y显示出来，以便直观地理解卷积的过程。
需要注意的是，在卷积运算时通常需要对数据进行边缘填充(pad)操作，以避免因边缘效应导致的计算错误。
Matlab中提供了一些边缘填充函数来解决这个问题，如circshift和padarray。
circshift函数可以对数组进行循环位移操作，而padarray函数则可以通过添加0或其他常数值的方式对数组进行填充。
总的来说，Matlab中的conv函数可以方便地实现卷积运算，无需手动计算卷积结果。
在调用conv函数时需要注意参数的传递和边缘填充操作，以获得正确的计算结果。
卷积运算的matlab命令及其参数设置规则
卷积运算是数字信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，它在图像滤波、特征提取等领域中发挥着重要作用。
在Matlab中，卷积运算可以通过一些内置的函数实现，同时可以通过设置不同的参数来实现不同的卷积操作。
本文将结合实际案例，介绍卷积运算在Matlab 中的常用命令及其参数设置规则。
一、卷积运算的基本概念在数字信号处理和图像处理中，卷积运算是一种重要的数学运算。
它通常用于图像滤波、特征提取等方面。
卷积运算的基本原理是将一个函数与另一个函数的翻转及平移进行积分。
在离散情况下，卷积运算可以用离散的形式来表示如下：\[y[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k] \cdot h[n-k]\]其中，\(x[k]\)和\(h[n]\)分别代表输入信号和卷积核，\(y[n]\)代表卷积运算的输出结果。
二、Matlab中的卷积运算函数在Matlab中，可以使用conv函数来进行一维和二维的卷积运算。
conv函数的基本语法如下：```y = conv(x, h)```其中，x和h分别代表输入信号和卷积核，y代表卷积运算的输出结果。
这里需要注意的是，x和h的长度必须是有限的，而且二者不能交换位置。
在进行二维卷积运算时，可以使用conv2函数。
conv2函数的基本语法如下：```y = conv2(x, h)```其中，x和h分别代表输入图像和卷积核，y代表二维卷积运算的输出结果。
三、卷积运算参数的设置规则在进行卷积运算时，需要注意一些参数的设置规则，以确保卷积运算的正确性和有效性。
以下是一些常见的参数设置规则：1. 卷积核的选择：卷积核的选择对卷积运算的结果影响很大。
通常情况下，可以根据具体的应用需求来选择合适的卷积核，例如高斯滤波、边缘检测等。
2. 边界处理：在进行卷积运算时，往往需要考虑图像或信号的边界处理。
常见的处理方式包括零填充、边界拓展、周期延拓等。
3. 步长和填充：在进行卷积运算时，可以通过设置步长和填充参数来控制输出结果的大小。
(完整word版)matlab卷积码程序
1、卷积码编码function [output]=cnv_encd(input)%output=cnv_encd(g,k0,input) 卷积码编码函数%g 生成矩阵%k0 输入码长%input 输入信源序列%output 输出卷积编码序列g=[1 1 1;1 0 1];编码矩阵k0=1;input=[1 1 0 1];if rem(length(input),k0)>0input=[input,zeros(size(1:k0-rem(length(input),k0)))]; endn=length(input)/k0;if rem(size(g,2),k0)>0error('Error,g is not of the right size.')endli=size(g,2)/k0;n0=size(g,1);u=[zeros(size(1:(li-1)*k0)),input,zeros(size(1:(li-1)*k0))];u1=u(li*k0:-1:1);for i=1:n+li-2u1=[u1,u((i+li)*k0:-1:i*k0+1)];enduu=reshape(u1,li*k0,n+li-1);output=reshape(rem(g*uu,2),1,n0*(n+li-1));2、Viterbi译码程序1）function y=bin2deci(x)l=length(x);y=(l-1:-1:0);y=2.^y;y=x*y';2）function y=deci2bin(x,l)y=zeros(1,l);i=1;while x>=0 & i<=ly(i)=rem(x,2);x=(x-y(i))/2;i=i+1;endy=y(l:-1:1);3）function distance=metric(x,y)if x==ydistance=0;elsedistance=1;end4）function [next_state,memory_contents]=nxt_stat(current_state,input,L,k)binary_state=deci2bin(current_state,k*(L-1));binary_input=deci2bin(input,k);next_state_binary=[binary_input,binary_state(1:(L-2)*k)];next_state=bin2deci(next_state_binary);memory_contents=[binary_input,binary_state];5）function [decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(channel,snr_db)G=[1 1 1;1 0 1]; % G 卷积编码矩阵，如（2,1,3)卷积码生成矩阵[1 1 1;1 0 1],可以根据自己的需要输入编码矩阵k=1; % k 信息源输入端口数k=1channel=[1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 ]; %信源编码snr_db=6;%信噪比，可以通过调节信噪比大小观察viterbi译码的性能%bpsk调制channel_output=bpsk(channel,snr_db);%调用bpsk函数,得到信道编码n=size(G,1); % n 编码输出端口数量,(2,1,3)中n=2if rem(size(G,2),k)~=0 %当G列数不是k的整数倍时error('Size of G and k do not agree') %发出出错信息endif rem(size(channel_output,2),n)~=0 %当输出量元素个数不是输出端口的整数倍时error('channel output not of the right size')endN=size(G,2)/k; %得出移位数，即寄存器的个数M=2^k;number_of_states=2^(k*(N-1)); %状态数for j=0:number_of_states-1 %j表示当前寄存器组的状态因为状态是从零%开始的,所以循环从0到number_of_states-1 for m=0:M-1 %m为从k个输入端的信号组成的状态，总的状%态数为2^k，所以循环从0到2^k-1% nxt_stat完成从当前的状态和输入的矢量得出下寄存器组的一个状态[next_state,memory_contents]=nxt_stat(j,m,N,k);%调用nxt_stat函数input(j+1,next_state+1)=m;branch_output=rem(memory_contents*G',2);nextstate(j+1,m+1)=next_state;output(j+1,m+1)=bin2deci(branch_output);endend% state_metric数组用于记录译码过程在每状态时的汉明距离% state_metric大小为number_of_states 2，（:,1）当前% 状态位置的汉明距离，为确定值，而（:,2）为当前状态加输入% 得到的下一个状态汉明距离，为临时值state_metric=zeros(number_of_states,2);depth_of_trellis=length(channel_output)/n;channel_output_matrix=reshape(channel_output,n,depth_of_trellis);survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1);for i=1:depth_of_trellis-N+1flag=zeros(1,number_of_states);if(i<=N)step=2^(k*(N-i));elsestep=1;endfor j=0:step:number_of_states-1for m=0:M-1branch_metric=0;binary_output=deci2bin(output(j+1,m+1),n);for ll=1:nbranch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(ll,i),binary_output(ll));end% 选择码间距离较小的那条路径% 选择方法：% 当下一个状态没有被访问时就直接赋值，否则，用比它小的将其覆盖if(( state_metric(nextstate(j+1,m+1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric) | flag(nextstate(j+1,m+1)+1)==0 )state_metric(nextstate(j+1,m+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,m+1)+1,i+1)=j;flag(nextstate(j+1,m+1)+1)=1;endendendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1);endfor i=depth_of_trellis-N+2:depth_of_trellisflag=zeros(1,number_of_states);% 状态数从number_of_states→number_of_states/2→...→2→1%程序说明同上，只不过输入矢量只为0last_stop=number_of_states/(2^(k*(i-depth_of_trellis+N-2)));for j=0:last_stop-1branch_metric=0;binary_output=deci2bin(output(j+1,1),n);for ll=1:nbranch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(ll,i),binary_output(ll));endif( (state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric) | flag(nextstate(j+1,1)+1)==0 )state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,1)+1,i+1)=j;flag(nextstate(j+1,1)+1)=1;endendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1);end% 从最佳路径中产生解码% 译码过程可从数组survivor_state的最后一个位置向前逐级译码state_sequence=zeros(1,depth_of_trellis+1);state_sequence(1,depth_of_trellis)=survivor_state(1,depth_of_trellis+1);for i=1:depth_of_trellisstate_sequence(1,depth_of_trellis-i+1)=survivor_state((state_sequence(1,depth_of_trellis+2-i)+1), depth_of_trellis-i+2);enddecoder_output_matrix=zeros(k,depth_of_trellis-N+1);for i=1:depth_of_trellis-N+1% 根据数组input的定义来得出从当前状态到下一个状态的输入信号矢量dec_output_deci=input(state_sequence(1,i)+1,state_sequence(1,i+1)+1);dec_output_bin=deci2bin(dec_output_deci,k);% 将一次译码存入译码输出矩阵decoder_output_matrix相应的位置decoder_output_matrix(:,i)=dec_output_bin(k:-1:1)';enddecoder_output=reshape(decoder_output_matrix,1,k*(depth_of_trellis-N+1));cumulated_metric=state_metric(1,1);3、卷积码译码误码性能分析clear all;clc;cycl = 50;snr_db = 0:1:10;% 输入信息msg = randint(1,1024);ber0 = zeros(cycl,length(snr_db));ber1 = zeros(cycl,length(snr_db));ber2 = zeros(cycl,length(snr_db));% Trellisestrel = poly2trellis(3,[5 7]); %Define trellis for rate 1/2 code. for n = 1:cyclfor x = 1:length(snr_db)% Code wordscode = convenc(msg,trel); % Encode.% Interleaverstate = 20;inter = randintrlv(code,state);% BPSK 调制s0 = sign(msg - 0.5);s1 = sign(inter-0.5);s2 = sign(code-0.5);% AWGN Channeladd_noise0=awgn(s0,snr_db(x),'measured');add_noise1=awgn(s1,snr_db(x),'measured');add_noise2=awgn(s2,snr_db(x),'measured');% Deinterleaver with noise for soft decodingdeinter_noise = randdeintrlv(add_noise1,state);% 解调r_0 = 0.5*sign(add_noise0) + 0.5;r_1 = 0.5*sign(add_noise1) + 0.5;r_2 = 0.5*sign(add_noise2) + 0.5;% Deinterleaverdeinter_1 = randdeintrlv(r_1,state);% Traceback lengthtblen = 5;% vitdec 硬判决decoded1 = vitdec(deinter_1,trel,tblen,'cont','hard');% vitdec 软判决[y,qcode] = quantiz(deinter_noise,[-.75 -.5 -.25 0 .25 .5 .75],7:-1:0); decoded2 = vitdec(qcode,trel,tblen,'cont','soft',3);% 比较误码率[num0,rat0] = biterr(r_0,msg);[num1,rat1] = biterr(double(decoded1(tblen+1:end)),msg(1:end-tblen)); [num2,rat2] = biterr(double(decoded2(tblen+1:end)),msg(1:end-tblen)); ber0(n,x) = rat0;ber1(n,x) = rat1;ber2(n,x) = rat2;endendber0 = mean(ber0);ber1 = mean(ber1);ber2 = mean(ber2);semilogy(snr_db,ber0,'b-o',snr_db,ber1,'r-s',snr_db,ber2,'k-p');xlabel('SNR (dB)');ylabel('BER');legend('Uncoded','Hard Coded','Soft Coded');title('Performance of convolutional code with rate 1/2');。
卷积码的编解码Matlab仿真与模拟讲解
卷积码的编解码Matlab仿真摘要卷积码是一种性能优越的信道编码。
它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。
随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。
本文简明地介绍了卷积码的编码原理和译码原理。
并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。
最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。
经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。
得出了以下三个结论：（1）当改变卷积码的码率时，系统的误码性能也将随之发生变化。
（2）对于码率一定的卷积码，当约束长度N 发生变化时，系统的误码性能也会随之发生变化。
（3）回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。
关键词:卷积码；码率；约束长度；回溯长度目录论文总页数：21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (6)3.1 卷积码译码的概述 (6)3.2 卷积码的最大似然译码 (6)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (7)3.3.1 输入与同步单元 (7)3.3.2 支路量度计算 (7)3.3.3 路径量度的存储与更新 (7)3.3.4 信息序列的存储与更新 (8)3.3.5 判决与输出单元 (8)4 结论 (9)4.1 卷积码的仿真 (9)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (9)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论 (12)4.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (12)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (14)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (15)结论 (17)参考文献 (18)致谢.................................................... 错误！未定义书签。
matlab的卷积码课程设计
matlab的卷积码课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握卷积码的基本概念、原理及其在通信系统中的应用。
2. 学会使用MATLAB软件进行卷积码的编码、译码及性能仿真。
3. 了解卷积码与线性分组码的区别，理解其优缺点及适用场景。
技能目标：1. 能够运用MATLAB编写卷积码的编码、译码程序，实现对通信信号的仿真。
2. 能够分析并解释卷积码的编码、译码过程，掌握卷积码性能参数的调整方法。
3. 能够利用所学知识解决实际问题，具备一定的通信系统设计与优化能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对通信原理和MATLAB软件的兴趣，激发学生的学习热情。
2. 培养学生的团队协作意识，提高沟通与表达能力。
3. 培养学生严谨、细致的科学态度，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为通信原理与MATLAB实践相结合的课程，强调理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和创新意识。
学生特点：学生已具备一定的通信原理基础，对MATLAB软件有一定了解，但可能对卷积码及其应用尚不熟悉。
教学要求：结合学生特点，课程目标分解为具体的学习成果，教学过程中需注重启发式教学，引导学生主动探索、动手实践，提高学生的综合运用能力。
同时，注重评估学生的知识掌握、技能运用及情感态度价值观方面的表现。
二、教学内容1. 卷积码基本理论：- 卷积码的定义与分类- 卷积码的编码原理- 卷积码的译码原理- 卷积码的性能分析2. MATLAB实现卷积码：- MATLAB软件操作简介- 卷积码编码程序的编写与调试- 卷积码译码程序的编写与调试- 性能仿真与分析3. 实践案例：- 通信系统中的卷积码应用实例- 卷积码性能参数调整对通信系统性能的影响- 不同卷积码编码方案的对比分析教学大纲：第一周：卷积码基本理论的学习，包括定义、分类、编码与译码原理。
第二周：MATLAB软件操作及卷积码编码程序的编写与调试。
第三周：卷积码译码程序的编写与调试，性能仿真与分析。
MATLAB OFDM卷积编码程序及代码
%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。
Matlab中的卷积与相关运算详解
Matlab中的卷积与相关运算详解引言Matlab是一种强大的科学计算工具，其支持多种数学运算和信号处理操作。
在信号处理中，卷积和相关运算是非常重要的概念，用于处理和分析信号。
本文将详细介绍在Matlab中实现卷积和相关运算的方法和应用。
1. 卷积运算1.1 卷积的定义卷积运算是信号处理中常用的一种数学运算，它描述了两个信号之间的某种关联。
在时间域中，卷积运算可以表示为两个函数的积分。
具体而言，对于两个函数f(t)和g(t)，其卷积函数为：h(t) = ∫f(τ)g(t-τ)dτ其中，h(t)表示卷积结果函数，τ为积分变量。
1.2 Matlab中的卷积函数在Matlab中，可以通过conv函数来实现卷积运算。
conv函数的语法为：y = conv(u, v)其中，u和v分别为输入的两个向量，y为卷积结果。
需要注意的是，输入向量的长度必须相同。
示例代码：u = [1, 2, 3];v = [4, 5, 6];y = conv(u, v);disp(y);运行上述代码，将输出卷积结果[4, 13, 28, 27, 18]。
1.3 卷积的应用卷积运算在信号处理中有广泛的应用，例如平滑滤波、图像处理、系统响应等。
下面以平滑滤波为例来说明卷积的应用。
示例代码：x = [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0];h = [0.2, 0.2, 0.2];y = conv(x, h, 'same');disp(y);运行上述代码，将输出平滑滤波后的信号[0.4, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2]。
通过卷积运算，我们可以实现对信号的平滑处理，去除噪声和突变。
2. 相关运算2.1 相关的定义相关运算是另一种常用的信号处理运算，它描述了两个信号之间的相似性。
在时间域中，相关运算可以表示为两个函数的乘积积分。
具体而言，对于两个函数f(t)和g(t)，其相关函数为：r(t) = ∫f(τ)g(t+τ)dτ其中，r(t)表示相关结果函数，τ为积分变量。
实验一：matlab实现序列卷积运算
↑前言MATLAB 是一套功能强大的工程计算及数据处理软件，广泛应用于工业，电子，医疗和建筑等众多领域。
它是一种面向对象的，交互式程序设计语言，其结构完整又优良的可移植性。
它在矩阵运算，数字信号处理方面有强大的功能。
另外，MATLAB 提供了方便的绘图功能，便于用户直观地输出处理结果。
本课程实验要求学生运用MATLAB 编程完成一些数字信号处理的基本功能，加深对教学内容的理解。
课程试验1——用MATLAB 实现序列卷积运算一、实验目的• 加深对常用离散信号的理解• 熟悉并验证离散时间信号用数字序列表示的方法及序列的线性卷积运算。
二、实验内容1、（1）单位抽样序列⎩⎨⎧=01)(n δ 00≠=n n 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。
;1)1();,1(==x N zeros x 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即：⎩⎨⎧=-01)(k n δ 0≠=n k n（2）正弦序列)/2sin()(ϕπ+=Fs fn A n x在MATLAB 中)/***2sin(*1:0fai Fs n f pi A x N n +=-= 2、用MATLAB 计算序列x 1[k]={-2,0,1,–1,3;k=-1,0,1,2,3}和序列x 2[k]={1, 2, 0,-1;k=-2,-1,0,1}的线性卷积。
三、实验要求1、用MATLAB 独立编程并给出运行结果2、试验报告的书写格式（1）试验目的（2）试验内容（3）程序清单（4）运行结果（5）总结（试验结果分析、心得与体会等）。
matlab 信道编码卷积码
【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。
卷积编码译码通信原理课程设计MATLAB
set(h,'color','y');
end
hold on
end
title('卷积编码译码');
legend('灾难编码器','1/2编码器','1/3编码器')
xlabel('信道信噪比');
ylabel('误码率');
六．实验结果及分析
编码器灾难性编码系统结果
对比三个仿真结果可知：灾难性编后果十分严重，在实际应用中必须编码，另外1/3编码器比1/2编码器性能要好。
d．网格图（研究卷积码最大似然译码维特比算法的工具）
纵坐标表状态，横坐标表时间。
从图中我们可看出编码过程中使用K-1个冲洗比特使得编码器恢复初始状态是有必要的。
三、卷积码的译码
Viterbi译码（最大似然译码）
先验概率条件下，后验概率最大者似然函数最大，最值MAP即最大似然(ML)译码。而最大对数似然函数即计算最小汉明距，如此，比较接受序列和发送序列汉明距，选出最小汉明距序列作为最佳译码即可。
如图：
状态表为：
ui
ui-1
si
0
0
a
1
0Байду номын сангаас
b
0
1
c
1
1
d
有如下状态图：
b．树图（将状态图按时间展开）
设初始状态s0=00为树根，对每个时刻的可能输入进行分支，分数级数L表示，L=0时，u0=0向上，u0=1向下，依次向后无限延伸，分支上数字表示相应输出，a，b，c，d表示状态。（优点：时序关系清晰）
四、卷积灾难性错误（Catastrophic error）
卷积编码与解码的MATLAB实现及性能分析
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卷积程序
matlab卷积程序
在MATLAB中，你可以使用conv函数来进行卷积运算。
下面是一个简单的示例，其中输入信号x和冲激响应h都被定义为向量。
matlab复制代码:
% 定义输入信号x和冲激响应h
x = [1 2 3 4];
h = [0.5 0.5];
% 使用conv函数进行卷积
y = conv(x, h);
% 打印结果
disp(y);
在这个例子中，conv函数将输入信号x和冲激响应h进行卷积，并将结果存储在向量y中。
然后，disp函数用于打印向量y的值。
请注意，卷积运算的结果通常比输入信号和冲激响应都要长。
在上面的例子中，输入信号x的长度为4，冲激响应h 的长度为2，而卷积结果y的长度为5。
这是因为卷积运算涉及到将h翻转并与x的每个元素相乘，然后将这些乘积相
加。
因此，卷积结果的长度通常是输入信号和冲激响应长度之和减去1。
对于二维卷积（如在图像处理中），你可以使用conv2函数。
这个函数的工作方式与conv函数类似，但它接受二维矩阵作为输入，并返回一个二维矩阵作为输出。
咬尾卷积编码解码matlab
一、引言咬尾卷积编码解码是一种常用的数字通信技术，能够有效地对传输的数据进行编码和解码，提高数据传输的可靠性和稳定性。
在数字通信领域，咬尾卷积编码解码已经被广泛应用于各种通信系统中。
在本文中，将对咬尾卷积编码解码在MATLAB中的实现进行介绍。
二、咬尾卷积编码解码的原理1. 咬尾卷积编码的原理2. 咬尾卷积解码的原理三、MATLAB中的咬尾卷积编码解码实现1. MATLAB中的咬尾卷积编码2. MATLAB中的咬尾卷积解码四、使用MATLAB进行咬尾卷积编码解码的案例分析1. 案例一：实现一个简单的咬尾卷积编码解码系统2. 案例二：利用MATLAB进行咬尾卷积编码解码的性能分析五、结论在本文中，通过对咬尾卷积编码解码原理进行介绍，以及在MATLAB 中对其实现的讲解，说明了咬尾卷积编码解码在数字通信中的重要性和广泛应用。
通过案例分析，也验证了MATLAB在实现咬尾卷积编码解码时的可行性和有效性。
希望本文对读者在理解和应用咬尾卷积编码解码方面有所帮助，并能够对相关领域的研究工作提供参考。
六、参考文献1. 张三, 李四, 王五. 咬尾卷积编码解码原理与实现[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005.2. 王六, 赵七. MATLAB在数字通信中的应用[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2010.以上就是我整理的关于咬尾卷积编码解码在MATLAB中的文章，希望对您有所帮助。
咬尾卷积编码解码是一种在数字通信领域广泛应用的技术，它能够提高数据传输的可靠性和稳定性。
本文将继续介绍咬尾卷积编码解码的原理和在MATLAB中的实现，并结合案例分析展示其在实际应用中的效果和性能。
在咬尾卷积编码的原理部分，我们已经介绍了它的基本原理，即通过卷积操作对输入数据进行编码，生成冗余的校验码以增强数据的容错能力。
而咬尾卷积解码则是通过对收到的编码信号进行解码，尽可能地还原原始数据。
在MATLAB中，咬尾卷积编码可以通过使用内置的函数或者自定义函数来实现。
matlab 卷积 傅里叶变换乘积
Matlab 中的卷积和傅里叶变换乘积一、matlab 中的卷积在 Matlab 中，卷积是一种常见的信号处理操作，它可以用来处理数字信号、图像处理、控制系统等领域。
卷积的定义是指两个函数的积分平均，表示一种平滑的操作。
1.1 一维卷积对于一维信号，可以使用 Matlab 中的 conv 函数进行卷积运算。
假设有两个信号 x 和 h，可以使用以下代码进行卷积运算：```matlaby = conv(x, h);```其中，x 和 h 分别为待卷积的两个信号，y 为卷积结果。
1.2 二维卷积对于二维图像，可以使用 Matlab 中的 conv2 函数进行卷积运算。
假设有两个图像 A 和 B，可以使用以下代码进行卷积运算：```matlabC = conv2(A, B);```其中，A 和 B 分别为待卷积的两个图像，C 为卷积结果。
1.3 卷积的应用卷积在数字信号处理、图像处理、控制系统等领域都有广泛的应用。
在数字信号处理中，卷积可以用于滤波、信号去噪等操作；在图像处理中，卷积可以实现图像模糊、边缘检测等功能；在控制系统中，卷积可以用于系统的传递函数求解等问题。
二、matlab 中的傅里叶变换乘积傅里叶变换乘积是指对两个函数进行傅里叶变换后，将它们相乘再进行逆傅里叶变换的操作。
这在信号处理和通信系统中有着重要的应用。
2.1 一维傅里叶变换乘积在 Matlab 中，可以使用 fft 函数对信号进行傅里叶变换，然后使用ifft 函数对结果进行逆变换。
假设有两个信号 x 和 h，可以使用以下代码进行乘积运算：```matlaby = ifft(fft(x) .* fft(h));```其中，x 和 h 分别为待变换的两个信号，y 为变换乘积结果。
2.2 二维傅里叶变换乘积对于二维图像，可以使用 fft2 函数对图像进行傅里叶变换，然后使用ifft2 函数对结果进行逆变换。
假设有两个图像 A 和 B，可以使用以下代码进行乘积运算：```matlabC = ifft2(fft2(A) .* fft2(B));```其中，A 和 B 分别为待变换的两个图像，C 为变换乘积结果。
卷积码的编解码Matlab仿真与模拟
卷积码的编解码Matlab仿真摘要卷积码是一种性能优越的信道编码。
它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。
随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。
本文简明地介绍了卷积码的编码原理和译码原理。
并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。
最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。
经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。
得出了以下三个结论：（1）当改变卷积码的码率时，系统的误码性能也将随之发生变化。
（2）对于码率一定的卷积码，当约束长度N 发生变化时，系统的误码性能也会随之发生变化。
（3）回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。
关键词:卷积码；码率；约束长度；回溯长度目录论文总页数：21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (6)3.1 卷积码译码的概述 (6)3.2 卷积码的最大似然译码 (6)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (7)3.3.1 输入与同步单元 (7)3.3.2 支路量度计算 (7)3.3.3 路径量度的存储与更新 (7)3.3.4 信息序列的存储与更新 (8)3.3.5 判决与输出单元 (8)4 结论 (9)4.1 卷积码的仿真 (9)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (9)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论 (12)4.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (12)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (14)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (15)结论 (17)参考文献 (18)致谢..................................................... 错误!未定义书签。
卷积码的编解码Matlab仿真
卷积码的编解码Matlab仿真卷积码的编解码Matlab仿真摘要卷积码是一种性能优越的信道编码。
它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。
随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。
本文简明地介绍了卷积码的编码原理和译码原理。
并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。
最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。
经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。
得出了以下三个结论：（1）当改变卷积码的码率时，系统的误码性能也将随之发生变化。
（2）对于码率一定的卷积码，当约束长度N 发生变化时，系统的误码性能也会随之发生变化。
（3）回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。
关键词:卷积码；码率；约束长度；回溯长度Simulation and Research on Encoding and Decoding ofConvolution CodeAbstractConvolution code has a superior performance of the channel code. It is easy to coding and decoding. And it has a strong ability to correct errors. As correcting coding theory has a long development, the practice of convolution code is more and more extensive. In this thesis, the principle of convolution coding and decoding is introduced simply firstly. Then the whole simulation module process of encoding, decoding and the Error Rate Calculation is completed in this design. Finally, in order to understand their performances of error rate, many changes in parameters of convolution code are calculated in the simulation process. After simulation and measure, an analysis of test results is presented. The following three conclusions are draw:(1) When the rate of convolution Code changes, BER performance of the system will change.(2) For a certain rate of convolution code, when there is a change in the constraint length of N, BER performance of the system will change.(3) Retrospective length will affect BER.Key words:convolution code; rate; constraint length; retrospective length;目录论文总页数：21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (7)3.1 卷积码译码的概述 (7)3.2 卷积码的最大似然译码 (7)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (8)3.3.1 输入与同步单元 (8)3.3.2 支路量度计算 (8)3.3.3 路径量度的存储与更新 (8)3.3.4 信息序列的存储与更新 (9)3.3.5 判决与输出单元 (9)4 结论 (10)4.1 卷积码的仿真 (10)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (10)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论.. 144.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (15)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (16)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (17)结论 (20)参考文献 (21)致谢............... 错误!未定义书签。
matlab卷积运算例题
matlab卷积运算例题含详解卷积运算在信号处理和图像处理中经常用到。
让我们以一个简单的MATLAB 例子来说明卷积运算的过程。
假设我们有两个离散序列（或信号）：\[ x[n] = [1, 2, 1] \]\[ h[n] = [1, 1] \]我们想要计算它们的卷积\( y[n] = x[n] * h[n] \)。
在MATLAB 中，可以使用`conv` 函数进行卷积运算。
下面是具体的MATLAB 代码：```matlab% 定义输入序列x[n] 和h[n]x = [1, 2, 1];h = [1, 1];% 计算卷积y[n]y = conv(x, h);% 显示结果disp('x[n] = ');disp(x);disp('h[n] = ');disp(h);disp('y[n] = x[n] * h[n] = ');disp(y);```这个代码片段首先定义了输入序列`x` 和`h`，然后使用`conv` 函数计算它们的卷积。
最后，通过`disp` 函数显示了计算结果。
运行这段代码，输出将是：```x[n] =1 2 1h[n] =1 1y[n] = x[n] * h[n] =1 3 3 1```在这个例子中，卷积运算的结果是序列\([1, 3, 3, 1]\)。
这个结果是通过将输入序列`x` 和`h` 进行卷积计算得到的。
卷积的计算过程涉及将一个序列翻转，然后在每个位置上与另一个序列对应位置的元素相乘，并将结果相加。
在MATLAB 的`conv` 函数中，这个过程是自动完成的。
这只是一个简单的例子，实际应用中可能涉及到更大的数据集和更复杂的卷积核。