m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法，应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子，以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终，展示了SNR与误码率的关系，并保存了关键数据。
可变参数
Lua函数是主要的抽象机制，用于执行任务和计算值。它们能接受可变数量的参数，用三点`...`表示。下面的示例展示了如何处理可变参数：一个`add`函数求和，以及一个`average`函数计算平均值。`average`函数接收到的参数被存储到表`arg`中，然后遍历求和，最后除以参数个数返回平均值。当调用这些函数时，如`add(3,4,5,6,7)`返回25，`average(10,5,3,4,5,6)`返回5.5，并显示参数个数。