LDPC编码器解码器项目启动与配置教程
2025-05-14 12:45:16作者:乔或婵
1. 项目目录结构及介绍
本项目是基于PKU-HunterWu的开源项目,旨在实现LDPC(低密度奇偶校验)编码器和解码器。项目的目录结构如下:
LDPC-Encoder-Decoder/
│
├── examples/ # 示例程序和脚本
│
├── src/ # 源代码目录
│ ├── decoder.py # LDPC解码器实现
│ ├── encoder.py # LDPC编码器实现
│ └── utils.py # 辅助功能函数
│
├── tests/ # 测试代码目录
│
├── requirements.txt # 项目依赖文件
│
├── README.md # 项目说明文件
└── setup.py # 项目安装脚本
examples/:包含了一些使用LDPC编码器和解码器的示例脚本。src/:存放项目的核心代码,包括编码器和解码器的实现,以及一些工具函数。tests/:包含了对项目代码的单元测试。requirements.txt:列出了项目依赖的Python库。README.md:提供了项目的详细说明。setup.py:用于安装项目的Python脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过examples/目录下的脚本进行的。以example_usage.py为例,该脚本展示了如何使用LDPC编码器和解码器。
启动脚本前,确保已经安装了项目依赖,可以通过以下命令安装:
pip install -r requirements.txt
然后在examples/目录下运行脚本:
python example_usage.py
该脚本会执行编码和解码的流程,并输出结果。
3. 项目的配置文件介绍
本项目主要通过代码中的参数来配置编码器和解码器的行为。例如,可以设置码字长度、校验位长度等。
在encoder.py和decoder.py中,可以找到相关的参数,如下所示:
# encoder.py
class LDPC_Encoder:
def __init__(self, code_length, num_rows, num_cols):
self.code_length = code_length # 码字长度
self.num_rows = num_rows # 校验矩阵行数
self.num_cols = num_cols # 校验矩阵列数
# ... 更多配置
# decoder.py
class LDPC_Decoder:
def __init__(self, code_length, num_rows, num_cols):
self.code_length = code_length # 码字长度
self.num_rows = num_rows # 校验矩阵行数
self.num_cols = num_cols # 校验矩阵列数
# ... 更多配置
通过修改这些参数,用户可以根据需要配置LDPC编码器和解码器。在examples/目录下的示例脚本中,也可能会包含这些配置的实例。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
235
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705