当前位置: 首页 > news >正文

Matlab在编码中增加CRC和交织功能

定义CRC生成和检验的类(包括函数)

我们在MATLAB中定义一个类(class),包含了CRC生成函数和检验函数(囊括了常用的CRC多项式)

classdef CRCpropertiesCRCbit_LenpolynomialCRCgenCRCdetendmethodsfunction obj = CRC(CRCbit_Len) %(polynomial)obj.CRCbit_Len = CRCbit_Len;switch CRCbit_Lencase 0obj.polynomial = [0];case 1obj.polynomial = [1 1];case 2obj.polynomial = [1 1 1];case 3obj.polynomial = [1 1 1 1];case 4obj.polynomial = [1 0 0 1 1]; % x^4 + x + 1case 5obj.polynomial = [1 0 0 1 0 1];case 6obj.polynomial = [1 0 0 0 0 1 1];  %1000001case 7obj.polynomial = [1 0 0 0 1 1 1 1];case 8obj.polynomial = [1 0 0 1 1 0 0 0 1];case 9obj.polynomial = [1 0 0 0 1 0 0 0 0 1];case 10obj.polynomial = [1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1];case 11obj.polynomial = [1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1];case 12obj.polynomial = [1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1];case 13obj.polynomial = [1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1]; case 14obj.polynomial = [1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1];case 15obj.polynomial = [1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1];case 16obj.polynomial = [1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1];case 24obj.polynomial = [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1];otherwisedisp(["Please add the corresponding polynomial in binary form."]);endobj.CRCgen = crc.generator('Polynomial', obj.polynomial, ...'InitialState', zeros(1, obj.CRCbit_Len), ...'FinalXOR', zeros(1, obj.CRCbit_Len));obj.CRCdet = crc.detector('Polynomial', obj.polynomial, ...'InitialState', zeros(1, obj.CRCbit_Len), ...'FinalXOR', zeros(1, obj.CRCbit_Len));end% generate CRCfunction crcencoded_data = encode(obj, data)crcencoded_data = generate(obj.CRCgen, data); % SourceCoding_Len x No_Active_Usersend% detect CRCfunction [crcdecoded_data, error_detected] = decode(obj, received_data)[crcdecoded_data, error_detected] = detect(obj.CRCdet, received_data); endend
end

程序示例(包含交织和解交织功能)

clc; clear all;
rng('default');
warning('off');K0 = 12;   % information bits
K_crc = 4; % crc bits length
N = 16;    % coded length (omit here)
% Rate = (K0 + K_crc) / N;Ka = 10; % packet number% Preporcessing:
% interleaver and de-interleaver related: for row vector
interleaver_IDs = randperm(N);
[~, de_interleaver_IDs] = sort(interleaver_IDs);
interlv_func = @(Bits)  Bits(:, interleaver_IDs);  % Bits could be a matrix with size (packet_num x FEC_Len) 
de_interlv_func = @(interlv_Bits) interlv_Bits(:, de_interleaver_IDs);% invoke CRC class
CRC = CRC(K_crc);% Transmission
% information bits
u0 = randi([0, 1], K0, Ka);
% append CRC
u  = CRC.encode(u0); % (K0 + K_crc) x Ka
% interleaving
inlv_bits = interlv_func(encodedBits);% omit encoding process and receiver procedure% de-interleaving
deinlv_bits = de_interlv_func(inlv_bits );

相关文章:

Matlab在编码中增加CRC和交织功能

定义CRC生成和检验的类(包括函数) 我们在MATLAB中定义一个类(class),包含了CRC生成函数和检验函数(囊括了常用的CRC多项式) classdef CRCpropertiesCRCbit_LenpolynomialCRCgenCRCdetendmetho…...

Css 设置从上到下的渐变色: 0到70%为yellow,然后线性地变成透明。

您可以使用 CSS 的 linear-gradient() 函数来创建从上到下的渐变色。以下是一个例子: background: linear-gradient(to bottom, yellow 0%, transparent 70%);这将从上到下创建一个渐变色,从 0% 到 70% 是黄色,然后线性地变成透明。您可以将…...

git在windows上安装

介绍git工具在windows上如何安装 git官网下载地址 1.1、下载 https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.36.0.windows.1/Git-2.36.0-64-bit.exe自行选择版本,这里我选择的是 Git-2.36.0-64-bit这个版本 1.2、安装 安装路径选择英文且不带空格…...

快速上手GIT命令,现学也能登堂入室

系列文章目录 手把手教你安装Git,萌新迈向专业的必备一步 GIT命令只会抄却不理解?看完原理才能事半功倍! 快速上手GIT命令,现学也能登堂入室 系列文章目录一、GIT HELP1. 命令文档2. 简要说明 二、配置1. 配置列表2. 增删改查3. …...

二进制安全虚拟机Protostar靶场 安装,基础知识讲解,破解STACK ZERO

简介 pwn是ctf比赛的方向之一,也是门槛最高的,学pwn前需要很多知识,这里建议先去在某宝上买一本汇编语言第四版,看完之后学一下python和c语言,python推荐看油管FreeCodeCamp的教程,c语言也是 pwn题目大部…...

python实现的一些方法,可以直接拿来用的那种

1、日期生成 很多时候我们需要批量生成日期,方法有很多,这里分享两段代码 获取过去 N 天的日期: import datetimedef get_nday_list(n):before_n_days []for i in range(1, n 1)[::-1]:before_n_days.append(str(datetime.date.today() …...

通过HTTP进行并发的数据抓取

在进行大规模数据抓取时,如何提高效率和稳定性是关键问题。本文将介绍一种可操作的方案——使用HTTP代理来实现并发的网页抓取,并帮助您加速数据抓取过程。 1. 选择合适的HTTP代理服务供应商 - 寻找信誉良好、稳定可靠且具备较快响应时间的HTTP代理服务…...

《论文阅读21》Equivariant Multi-View Networks

一、论文 研究领域:计算机视觉 | 多视角数据处理中实现等变性论文:Equivariant Multi-View Networks ICCV 2019 论文链接视频链接 二、论文简述 在计算机视觉中,模型在不同视角下对数据(例如,点云、图像等&#xff0…...

【数据结构】| 并查集及其优化实现

目录 一. 并查集基本概念处理过程初始化合并查询小结 二. 求并优化2.1 按大小求并2.2 按秩(高度)求并2.3 路径压缩2.4 类的实现代码2.5 复杂度分析 三. 应用LeetCode 128: 最长连续数列LeetCode 547: 省份数量LeetCode 200: 岛屿数量 一. 并查集基本概念 以一个直观的问题来引入…...

最新ChatGPT程序源码+AI系统+详细图文部署教程/支持GPT4.0/支持Midjourney绘画/Prompt知识库

一、AI系统 如何搭建部署人工智能源码、AI创作系统、ChatGPT系统呢?小编这里写一个详细图文教程吧!SparkAi使用Nestjs和Vue3框架技术,持续集成AI能力到AIGC系统! 1.1 程序核心功能 程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Mi…...

自动驾驶和辅助驾驶系统的概念性架构(一)

摘要: 本文主要介绍包括功能模块图,涵盖了底层计算单元、示例工作负载和行业标准。 前言 本文档参考自动驾驶计算联盟(Autonomous Vehicle Computing Consortium)关于自动驾驶和辅助驾驶计算系统的概念系统架构。 该架构旨在与SAE L1-L5级别的自动驾驶保…...

【两周学会FPGA】从0到1学习紫光同创FPGA开发|盘古PGL22G开发板学习之数码管静态显示(四)

本原创教程由深圳市小眼睛科技有限公司创作,版权归本公司所有,如需转载,需授权并注明出处 适用于板卡型号: 紫光同创PGL22G开发平台(盘古22K) 一:盘古22K开发板(紫光同创PGL22G开发…...

【洛谷】P3853 路标设置

原题链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3853 目录 1. 题目描述 2. 思路分析 3. 代码实现 1. 题目描述 2. 思路分析 整体思路:二分答案 由题意知,公路上相邻路标的最大距离定义为该公路的“空旷指数”。在公路上增设一些路标&…...

探索图像数据中的隐藏信息:语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅

探索图像数据中的隐藏信息:语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 1. 简介 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中,抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务,存在非常…...

Gradle问题处理

目录 一、依赖搜索问题1.1 、Gradle不在本地 Maven 存储库中进行搜索一、依赖搜索问题 1.1 、Gradle不在本地 Maven 存储库中进行搜索 场景 build.gradle文件: buildscript {repositories {mavenLocal()google()mavenCentral()}dependencies...

架构:C4 Model

概念 C4说穿了就是几个要素:关系——带箭头的线、元素——方块和角色、关系描述——线上的文字、元素的描述——方块和角色里的文字、元素的标记——方块和角色的颜色、虚线框(在C4里面虚线框的表达力被极大的限制了,我觉得可以给虚线框更大…...

数据结构学习系列之顺序表的两种修改方式

方式1&#xff1a;根据顺序表中数据元素的位置进行修改&#xff0c;代码如下&#xff1a;示例代码&#xff1a; int modify_seq_list_1(list_t *seq_list,int pos, int data){if(NULL seq_list){printf("入参为NULL\n");return -1;}if( pos < 0 || pos > seq…...

React:props说明

props是只读对象&#xff08;readonly&#xff09; 根据单项数据流的要求&#xff0c;子组件只能读取props中的数据&#xff0c;不能进行修改props可以传递任意数据 数字、字符串、布尔值、数组、对象、函数、JSX import FileUpdate from ./FileUpdate; export default class …...

Can‘t connect to local MySQL server through socket ‘/tmp/mysql.sock‘

最近在用django框架开发后端时&#xff0c;在运行 $python manage.py makemigrations 命令时&#xff0c;报了以上错误&#xff0c;错误显示连接mysql数据库失败&#xff0c;查看了mysql数据库初始化配置文件my.cnf&#xff0c;我的mysql.sock文件存放路径配置在了/usr/local…...

C++的单例模式

忘记之前有没有写过单例模式了。 再记录一下&#xff1a; 我使用的代码&#xff1a; #ifndef SINGLETON_MACRO_HPP #define SINGLETON_MACRO_HPP#define SINGLETON_DECL(class_name) \ public: \static class_name& instance() { \static class_name s_instance; \return …...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)

参考官方文档&#xff1a;https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java&#xff08;供 Kotlin 使用&#xff09; 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

宇树科技,改名了!

提到国内具身智能和机器人领域的代表企业&#xff0c;那宇树科技&#xff08;Unitree&#xff09;必须名列其榜。 最近&#xff0c;宇树科技的一项新变动消息在业界引发了不少关注和讨论&#xff0c;即&#xff1a; 宇树向其合作伙伴发布了一封公司名称变更函称&#xff0c;因…...

Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?

导语&#xff1a; Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题&#xff0c;这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开&#xff0c;结合典型面试题及实战场景&#xff0c;帮你厘清重点&#xff0c;打破模板式回答&#xff0c…...

提升移动端网页调试效率:WebDebugX 与常见工具组合实践

在日常移动端开发中&#xff0c;网页调试始终是一个高频但又极具挑战的环节。尤其在面对 iOS 与 Android 的混合技术栈、各种设备差异化行为时&#xff0c;开发者迫切需要一套高效、可靠且跨平台的调试方案。过去&#xff0c;我们或多或少使用过 Chrome DevTools、Remote Debug…...

SQL Server 触发器调用存储过程实现发送 HTTP 请求

文章目录 需求分析解决第 1 步:前置条件,启用 OLE 自动化方式 1:使用 SQL 实现启用 OLE 自动化方式 2:Sql Server 2005启动OLE自动化方式 3:Sql Server 2008启动OLE自动化第 2 步:创建存储过程第 3 步:创建触发器扩展 - 如何调试?第 1 步:登录 SQL Server 2008第 2 步…...

数据结构第5章:树和二叉树完全指南(自整理详细图文笔记)

名人说&#xff1a;莫道桑榆晚&#xff0c;为霞尚满天。——刘禹锡&#xff08;刘梦得&#xff0c;诗豪&#xff09; 原创笔记&#xff1a;Code_流苏(CSDN)&#xff08;一个喜欢古诗词和编程的Coder&#x1f60a;&#xff09; 上一篇&#xff1a;《数据结构第4章 数组和广义表》…...

海云安高敏捷信创白盒SCAP入选《中国网络安全细分领域产品名录》

近日&#xff0c;嘶吼安全产业研究院发布《中国网络安全细分领域产品名录》&#xff0c;海云安高敏捷信创白盒&#xff08;SCAP&#xff09;成功入选软件供应链安全领域产品名录。 在数字化转型加速的今天&#xff0c;网络安全已成为企业生存与发展的核心基石&#xff0c;为了解…...

StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析

StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析 StarRocks 的向量化执行引擎是其高性能的核心设计&#xff0c;相比传统行式处理引擎&#xff08;如MySQL&#xff09;&#xff0c;性能可提升 5-10倍。以下是分层拆解&#xff1a; 1. 向量化 vs 传统行式处理 维度行式处理向量化处理数…...