一种新型的LDPC译码器设计，钟贵锋，李庆，摘要：性能逼近Shannon限的低密度奇偶校验(Low-DensityParity-Check,LDPC)纠错码，在实际应用中需要解决的问题是尽可能降低译码的复杂度。
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2025/10/25 6:41:45
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基于MATLAB的低密度奇偶校（LDPC）验码编码与解码的仿真ldpc码的编解码原理，仿真源程序和仿真图，基于matlab软件下设计参数对LDPC码性能的影响码长列重迭代次数源码和仿真图
2025/10/8 10:38:43
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格式为中国知网的标准文献阅读格式：用CAJView软件就可以很方便的浏览了！本文设计了一种适于对声码器输出码流进行前向纠错编码的半规则化低密度奇偶校验码(LD-PC码)。
该低密度奇偶校验码具有编、译码简单,存储量少,易于硬件实现等特点。
同时对汉明码、卷积码、低密度奇偶校验码在AWGN信道下的传输性能进行了仿真比较。
结果表明,长度适合的LDPC码误码性能超过汉明码、卷积码。
该低密度奇偶校验码具有编、译码简单,存储量少,易于硬件实现等特点。
同时对汉明码、卷积码、低密度奇偶校验码在AWGN信道下的传输性能进行了仿真比较。
结果表明,长度适合的LDPC码误码性能超过汉明码、卷积码。
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低密度校验码（LDPC码）是一种前向纠错码，LDPC码最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出。
经过十几年来的研究和发展，研究人员在各方面都取得了突破性的进展，LDPC码的相关技术也日趋成熟，甚至已经开始有了商业化的应用成果，并进入了无线通信等相关领域的标准。
经过十几年来的研究和发展，研究人员在各方面都取得了突破性的进展，LDPC码的相关技术也日趋成熟，甚至已经开始有了商业化的应用成果，并进入了无线通信等相关领域的标准。
2024/8/28 19:43:07
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基于FPGA的奇偶校验码，低密度奇偶校验码 (LDPC)是一种特殊的具有稀疏的奇偶校验矩阵的线性纠错码。
本课题从理论和硬件实现两方面对LDPC码进行讨论研究,最后完成LDPC码的编码设计。
它的直接编码运算量较大,通常具有码长的二次方复杂度.为此,利用有效的校验矩阵 ,来降低编码的复杂度 ,同时研究利用大规模集成电路实现LDPC码的编码，在QuartusⅡ开发平台上，应用VHDL语言实现了有效的编码过程,为LDPC码的硬件实现和实际应用提供依据。
本课题从理论和硬件实现两方面对LDPC码进行讨论研究,最后完成LDPC码的编码设计。
它的直接编码运算量较大,通常具有码长的二次方复杂度.为此,利用有效的校验矩阵 ,来降低编码的复杂度 ,同时研究利用大规模集成电路实现LDPC码的编码，在QuartusⅡ开发平台上，应用VHDL语言实现了有效的编码过程,为LDPC码的硬件实现和实际应用提供依据。
2024/4/2 21:50:14
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重分类”工具可更改栅格中的各个值。
按单个值进行重分类工具将以一对一的方式将一个值更改为另一个值。
例如，执行鹿栖息地分析时，土地利用栅格中的各个值表示土地利用的不同类型，需要将其更改为一个优先级范围（如，1到10），从而使各种土地利用类型对鹿而言均具有一定意义。
将鹿相对偏爱的土地类型重分类为较高值，而那些不受偏爱的类型则重分类为较低值。
例如，森林土地利用类型将重分类为10，低密度居民区土地利用类型将重分类为5，而工业土地利用类型则为1。
按单个值进行重分类工具将以一对一的方式将一个值更改为另一个值。
例如，执行鹿栖息地分析时，土地利用栅格中的各个值表示土地利用的不同类型，需要将其更改为一个优先级范围（如，1到10），从而使各种土地利用类型对鹿而言均具有一定意义。
将鹿相对偏爱的土地类型重分类为较高值，而那些不受偏爱的类型则重分类为较低值。
例如，森林土地利用类型将重分类为10，低密度居民区土地利用类型将重分类为5，而工业土地利用类型则为1。
2024/2/20 1:09:01
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在过去的十年中，为了解决半监督支持向量机某一方面的特定问题，出现了很多改进版本，如针对半监督支持向量机效率低下的问题，提出了meanS3VM算法；
针对利用无标记数据时会产生性能下降的问题，提出了S4VM算法；
针对代价敏感的问题，提出了CS4VM算法。
S4VM对传统的S3VM进行了改进。
传统的S3VM基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线，也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。
S4VM和S3VM的不同点在于，S3VM试图把注意力集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM则同时关注多个可能的低密度分界线。
本算法给出了详细的S4VM算法，并附一demo展示效果，加深理解
针对利用无标记数据时会产生性能下降的问题，提出了S4VM算法；
针对代价敏感的问题，提出了CS4VM算法。
S4VM对传统的S3VM进行了改进。
传统的S3VM基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线，也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。
S4VM和S3VM的不同点在于，S3VM试图把注意力集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM则同时关注多个可能的低密度分界线。
本算法给出了详细的S4VM算法，并附一demo展示效果，加深理解
2023/9/22 16:20:42
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引见了制作低密度闪耀光栅的过程,在制作时,对传统的制作过程进行了改进,有效提高了制作质量。
以40μm闪耀光栅为例引见了制作的过程,得到了良好的光栅表面形貌,并且闪耀级次的衍射效率达到了70%以上。
相比传统的制作方法,效率提高了5%～10%。
对比了理论上的衍射效率,分析了实验误差,发现把存在对准误差的光栅进行处理将会有效地提高其衍射效率,为进一步提高闪耀光栅的衍射效率提供了依据。
以40μm闪耀光栅为例引见了制作的过程,得到了良好的光栅表面形貌,并且闪耀级次的衍射效率达到了70%以上。
相比传统的制作方法,效率提高了5%～10%。
对比了理论上的衍射效率,分析了实验误差,发现把存在对准误差的光栅进行处理将会有效地提高其衍射效率,为进一步提高闪耀光栅的衍射效率提供了依据。
2023/1/27 12:14:32
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这个Matlab仿真程序完成LDPC低密度奇偶校验码（LowDensityParityCheck）算法。
用了BPSK调制，适用于AWGN信道下，很全
用了BPSK调制，适用于AWGN信道下，很全
2018/11/6 12:08:28
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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