目前SSD中ECC纠错代码主要两种BCH和LDPC。不过,随着SSD对ECC纠错技术要求越来越高,BCH纠错码开始有些吃力,所以,LDPC纠错码是发展趋势,也是最新最主流的纠错码。为何需要LDPC?我们先回顾一下NAND闪存的基础知识。在这里以MLC NAND为例。在MLC NAND中,有四个Vt level. 如下图,随着P/E cycles的增加,MLC NAND的vt电压分布就会变大变宽,如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            LDPC的介绍LDPC(Low Density Parity Check Codes),低密度奇偶校验码,属于信道编码,是线性分组码的一种。假设码长为n的分组码,信息位为k,校验位码长为r=n-k。其中校验位的产生只与原始长度为k的序列有关。一般来说,如果希望用r个监督位构造出r个监督关系式来指示一位错码的n种可能位置,则要求:1、校验矩阵介绍假设c是发送序列,校验矩阵为 可以得到:特点:①H矩阵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在广播通信系统中,消息发送的速度和性能是一对矛盾,当发送速度快,则必然会降低消息的可靠性,当要求系统的性能,则必然会降低发送            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础LDPC码是根据低密度稀疏校验矩阵H来构造的。假设需要发送一组信息T{t_1,t_2,⋯,t_n},在发送前先使用生成矩阵G做线性变换,得到发送码字S=GTT,而校验矩阵H与生成矩阵G满足的关系为HGT=0,可以看到发送的码字是一组线性校验方程的解。        根据H构造不同,分成了LDPC规则码和LDPC不规则码。直观地说,稀疏矩阵每行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目前SSD中ECC纠错代码主要两种BCH和LDPC。不过,随着SSD对ECC纠错技术要求越来越高,BCH纠错码开始有些吃力,所以,LDPC纠错码是发展趋势,也是最新最主流的纠错码。为何需要LDPC?我们先回顾一下NAND闪存的基础知识。在这里以MLC NAND为例。在MLC NAND中,有四个Vt level. 如下图,随着P/E cycles的增加,MLC NAND的vt电压分布就会变大变宽,如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            LDPC码是一种线性分组码,它于1962年由Gallager提出,之后很长一段时间没有收到人们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            LDPC码(低密度奇偶校验码)是一种高效的纠错码,广泛应用于现代通信系统中。通过应用于信号传输,LDPC码能显著提高数据的可靠性。下面将通过几个关键部分详细记录如何在Python中实现LDPC码算法。
### 背景描述
在传输数据的过程中,由于信道干扰和噪声等原因,错误数据的发生是不可避免的。LDPC作为一种高效的纠错代码,通过引入冗余信息和特定的编码结构,有效地降低了错误率。我们可以使用四象限            
                
         
            
            
            
            LDPC码是一种线性分组码,它于1962年由Gallager提出,之后很长一段时间没有收到人们的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            tic%function [uhat,vhat]=ldpc_llrbpdecode(rx_waveform,SNR,amp,scale,H,rearranged_cols)max_iter=100;H=round(rand(128,256));%随机生成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            判决译码在无ISI时,任意位置上的一个符号,经过AWGN信道、匹配滤波器、采样后,得到符号其中,为离散高斯白噪声我们的目标:根据抽样结果(符号)来判决发射端的符号问题建模传输对信号有干扰,译码就是:已知观测结果,从观测值估计参数,模型如下:其意义是,对于参数(可包含多个参数),经函数处理后得到,将其作为输入信号送入系统,最终得到观测 注意,若有多次观测,则可以是一个向量(离散的),也可以是一个随机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 一、前言 二、错误概率和译码规则 2.1、错误概率2.2、译码规则 三、最大后验概率准则与最大似然译码准则3.1、最大后验概率准则(MAP)3.2、最大似然译码准则(ML)3.3、举个栗子四、费诺不等式 五、错误概率与译码方法 六、码字距离 6.1汉明距离 6.2最小距离译码准则七、纠错能力与检测能力八、香农第二            
                
         
            
            
            
            LCS的全称为Longest Common Subsequence,用于查找两个字符串中的最大公共子序列,这里需要注意区分子序列与子串,所谓子序列,指的是从前到后,可以跳跃元素筛选,而字串则必须连续筛选。例如AB##!C!@#E和AB123CC321E两个字符串,如果找最长公共字串,只能是AB;如果是找最长公共子列,则是ABCE。还有一种变种的LCS,允许元素重复,这样找到的子列将会是ABCCE,            
                
         
            
            
            
            ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 ?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器                  
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-05-23 17:12:06
                            
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            程序说明									V0.0 2015/1/24LDPC译码算法代码概述
 概述 本文介绍了包括LDPC_Simulation.m, ldpcdecoderbp1.m,ldpcdecoderminsum.m, ldpcdecoderbp2.m,ldpcdecoderminsum2.m在内的MATLAB代码的编写思路,基本原理和功能,具体代码可见文后。本文暂不涉及LDPC校            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # LDPC(低密度奇偶校验码)及其实现
## 前言
在现代通讯系统中,信号的准确传输是非常重要的,而误码率的降低则成为了研究的重点。低密度奇偶校验码(LDPC)作为一种高效的纠错编码技术,在理论研究和实际应用中得到了广泛的认可。本文将详细介绍LDPC的基本概念、工作原理以及如何在Python中实现它,同时附上相关的序列图和状态图。
## LDPC简介
LDPC是一种线性块码,由Rober            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             以一个简单的奇偶校验编码来描述硬判决和软判决的区别。表1 码字集合在上面的表格中,传输的信息比特是Bit1和Bit2,校验比特为Bit1⊕Bit2。现在假设传输的信息比特是‘01’,那么校验比特是‘1’。由于是数字信号,使用电压0V表示传输的比特‘0’,使用电压1V表示传输的比特‘1’。 采用硬判决的策略,在接收端,使用0.5V作为判决门限,小于门限判决为‘0’,大于门限判决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:       2.算法涉及理论知识概要LDPC码是麻省理工学院Robert Gallager于1963年在博士论文中提出的一种具有稀疏校验矩阵的分组纠错码。几乎适用于所有的信道,因此成为编码界近年来的研究热点。它的性能逼近香农极限,且描述和实现简单,易于进行理论分析和研究,译码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在研究PCA,LDA的时候,发现这个推导很有帮助的,所以贴过来,也便大家。网址是:http://www.zhizhihu.com/html/y2011/2544.html
 线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA)本文是LeftNotEasy写的,个人感觉不错。前言:谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导、求解、到算法最终的结果,都有着相当的相似            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ldpc软解码是低密度奇偶校验(LDPC)码的一种有效解码方法,在通信系统和数据存储中应用广泛。本文将详细介绍如何使用Python实现LDPC软解码的过程,包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和故障排查。
## 环境预检
在开始之前,我们需要确认我们的开发环境是否满足需求。以下是对软件和硬件要求的四象限图和兼容性分析:
```mermaid
quadrantChart            
                
         
            
            
            
            空域编码图像空域编码是指在图像空间域进行编码,也就是直接针对图像像素进行编码对像素进行编码,如 LSB 算法,主要有下面两种方式光栅格式调色板格式 GIF(graphics interchange format)一个图像编码标准往往包括多类编码方法,一个图像仅仅是其一类方法的实例。例如,常见的 BMP(Bitmap)、 TIFF( Tagged Image File Format)、 PNG(Po            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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