通过MATLAB自动产生Hamming编译码的verilog实现,包含testbench

本文涉及的产品
数据传输服务 DTS,数据迁移 small 3个月
推荐场景:
MySQL数据库上云
数据传输服务 DTS,数据同步 1个月
简介: 通过MATLAB自动产生Hamming编译码的verilog实现,包含testbench

1.算法运行效果图预览

a6d8879bf0dc8755e59d81ab10f20c5b_82780907_202310182323460471250432_Expires=1697643226&Signature=OrQHhEqUuQA7LXomudujiPIT5vA%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a和vivado2019.2

3.算法理论概述
Hamming 编码是一种用于纠错错误的线性分组码。它是由理查德·哈明(Richard Hamming)在20世纪中期提出的,用于在数字通信和存储系统中检测和纠正传输过程中产生的错误。本文将从原理、实现过程和应用领域三个方面详细介绍 Hamming 编码。

  1. 原理
    Hamming 编码是一种特殊的环形分组码,它通过在数据位中插入冗余位来实现错误检测和纠正。其原理是在编码时根据冗余位的位置和值来检测并纠正单比特错误,从而提高数据传输的可靠性。
    

1.1 编码规则
Hamming 编码的主要思想是根据数据位的位置,将冗余位插入到数据位中,形成编码。编码规则如下:

数据位编号:将数据位从1开始编号。
冗余位位置:冗余位的位置是2的幂次方位置(1、2、4、8...)。
编码方式:对于冗余位,其值是根据与其相关的数据位进行异或运算得到的。
1.2 错误检测和纠正
通过插入冗余位,Hamming 编码可以实现单比特错误的检测和纠正。当接收到编码后的数据时,可以根据冗余位的值来检测错误。如果检测到错误,可以通过异或运算来确定出错的位并进行纠正。

  1. 实现过程
    2.1 编码过程
    Hamming 编码的编码过程包括以下步骤:

确定数据位和冗余位的位置:根据编码规则,确定数据位和冗余位的位置。
插入冗余位:根据冗余位的位置,将计算得到的冗余位插入到数据位中。
发送编码后的数据:将编码后的数据传输给接收端。
2.2 解码过程
Hamming 编码的解码过程包括以下步骤:

接收编码后的数据:接收从发送端传输过来的编码后的数据。
计算冗余位:根据冗余位的位置和接收到的数据计算冗余位的值。
检测错误:比较接收到的冗余位和计算得到的冗余位的值,检测是否存在错误。
纠正错误:如果检测到错误,通过异或运算确定错误位并进行纠正。

  1. 应用领域
    3.1 数字通信
    Hamming 编码在数字通信领域广泛应用于数据传输过程中的错误检测和纠正。在高速数据传输中,由于噪声等因素,数据可能会发生位错误,使用 Hamming 编码可以提高数据传输的可靠性。
    

3.2 存储系统
在存储系统中,如磁盘驱动器、固态硬盘等,数据的正确性至关重要。通过使用 Hamming 编码,可以在存储过程中检测和纠正数据位错误,防止数据损坏。

3.3 ECC内存
ECC(Error-Correcting Code)内存是一种采用纠错码技术的内存模块,用于提高计算机内存的可靠性。Hamming 编码在 ECC 内存中被广泛应用,可以有效检测和纠正内存中的位错误,提高系统稳定性。

3.4 数据传输
在无线通信、有线通信等领域,数据传输过程中可能会受到各种干扰,从而引发数据位错误。Hamming 编码可以在数据传输中检测和纠正错误,确保数据的可靠传输。

     综上所述,Hamming 编码是一种常用的纠错编码方法,通过在数据位中插入冗余位来实现错误检测和纠正。其原理简单而有效,被广泛应用于数字通信、存储系统、内存模块等领域,提高了数据传输和存储的可靠性。通过了解 Hamming 编码的原理和实现过程,可以更好地理解其在通信和存储中的应用。

4.部分核心程序

fprintf(fid,'module HammingCoder(\n  input  [%d:0] D,\n  output [%d:0] DOUT);\n\n',K-1,K+m);

fprintf(fid,'  wire [%d:0] data;\n\n',K+m-1);
fprintf(fid,'  assign data[%d:0] = D[%d:0];\n',K-1,K-1);
...................................................
fprintf(fid,'  assign DOUT = {^ data[%d:0], data[%d:0]};\n',K+m-1,K+m-1);
fprintf(fid,'\nendmodule\n\n\n');
fclose(fid);


%译码器
fid2    = fopen(FILE2,'wt');
fprintf(fid2,'module HammingDecoder(\n  input  [%d:0] D,\n  output [%d:0] DOUT,\n  output [1:0] ERR);\n\n',K+m,K-1);
fprintf(fid2,'  wire [%d:0] S;\n',m-1);
fprintf(fid2,'  wire PARITY;\n');
fprintf(fid2,'  wire error_hamming;\n');
...........................................................

fprintf(fid2,'  assign PARITY = ^ D[%d:0];\n',K+m);
fprintf(fid2,'  assign error_hamming = | S[%d:0];\n',m-1);
fprintf(fid2,'  assign ERR = {PARITY,error_hamming};\n');

fprintf(fid2,'\nendmodule\n');

fclose(fid2);


module HammingDecoder(
  input  [25:0] D,
  output [19:0] DOUT,
  output [1:0] ERR);

  wire [4:0] S;
  wire PARITY;
  wire error_hamming;
  assign S[0] = D[20] ^  D[0] ^  D[3] ^  D[5] ^  D[6] ^  D[9] ^ D[10] ^ D[11] ^ D[12] ^ D[13] ^ D[17] ^ D[18];
  assign S[1] = D[21] ^  D[1] ^  D[4] ^  D[6] ^  D[7] ^ D[10] ^ D[11] ^ D[12] ^ D[13] ^ D[14] ^ D[18] ^ D[19];
  assign S[2] = D[22] ^  D[0] ^  D[2] ^  D[3] ^  D[6] ^  D[7] ^  D[8] ^  D[9] ^ D[10] ^ D[14] ^ D[15] ^ D[17] ^ D[18] ^ D[19];
  assign S[3] = D[23] ^  D[1] ^  D[3] ^  D[4] ^  D[7] ^  D[8] ^  D[9] ^ D[10] ^ D[11] ^ D[15] ^ D[16] ^ D[18] ^ D[19];
  assign S[4] = D[24] ^  D[2] ^  D[4] ^  D[5] ^  D[8] ^  D[9] ^ D[10] ^ D[11] ^ D[12] ^ D[16] ^ D[17] ^ D[19];

  assign DOUT[00] = D[00] ^ S[0] &  S[2];
  assign DOUT[01] = D[01] ^ S[1] &  S[3];
  assign DOUT[02] = D[02] ^ S[2] &  S[4];
  assign DOUT[03] = D[03] ^ S[0] &  S[2] &  S[3];
  assign DOUT[04] = D[04] ^ S[1] &  S[3] &  S[4];
  assign DOUT[05] = D[05] ^ S[0] &  S[4];
  assign DOUT[06] = D[06] ^ S[0] &  S[1] &  S[2];
  assign DOUT[07] = D[07] ^ S[1] &  S[2] &  S[3];
  assign DOUT[08] = D[08] ^ S[2] &  S[3] &  S[4];
  assign DOUT[09] = D[09] ^ S[0] &  S[2] &  S[3] &  S[4];
  assign DOUT[10] = D[10] ^S[0] & S[1] & S[2] & S[3] & S[4];
  assign DOUT[11] = D[11] ^S[0] & S[1] & S[3] & S[4];
  assign DOUT[12] = D[12] ^S[0] & S[1] & S[4];
  assign DOUT[13] = D[13] ^S[0] & S[1];
  assign DOUT[14] = D[14] ^S[1] & S[2];
  assign DOUT[15] = D[15] ^S[2] & S[3];
  assign DOUT[16] = D[16] ^S[3] & S[4];
  assign DOUT[17] = D[17] ^S[0] & S[2] & S[4];
  assign DOUT[18] = D[18] ^S[0] & S[1] & S[2] & S[3];
  assign DOUT[19] = D[19] ^S[1] & S[2] & S[3] & S[4];

  assign PARITY = ^ D[25:0];
  assign error_hamming = | S[4:0];
  assign ERR = {PARITY,error_hamming};

endmodule
相关实践学习
RocketMQ一站式入门使用
从源码编译、部署broker、部署namesrv,使用java客户端首发消息等一站式入门RocketMQ。
Sqoop 企业级大数据迁移方案实战
Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。它用于从关系数据库(如MySQL,Oracle)导入数据到Hadoop HDFS,并从Hadoop文件系统导出到关系数据库。 本课程主要讲解了Sqoop的设计思想及原理、部署安装及配置、详细具体的使用方法技巧与实操案例、企业级任务管理等。结合日常工作实践,培养解决实际问题的能力。本课程由黑马程序员提供。
相关文章
|
11天前
|
编解码 算法
m基于码率兼容打孔LDPC码nms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真
m基于码率兼容打孔LDPC码nms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真
24 0
|
11天前
|
编解码 算法
m基于码率兼容打孔LDPC码oms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真
m基于码率兼容打孔LDPC码oms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真
43 0
|
11天前
|
算法 5G
基于LDPC编译码和FP-MAP球形检测算法的协作MIMO系统误码率matlab仿真
基于LDPC编译码和FP-MAP球形检测算法的协作MIMO系统误码率matlab仿真
|
11天前
|
算法 5G
基于协作mimo系统的RM编译码误码率matlab仿真,对比硬判决译码和软判决译码
基于协作mimo系统的RM编译码误码率matlab仿真,对比硬判决译码和软判决译码
|
11天前
|
算法
m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及MMSE信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试
MATLAB2022a仿真实现了无线图像传输的算法,包括OFDM、QPSK调制、LDPC编码和MMSE信道估计。OFDM抗频率选择性衰落,QPSK用相位表示二进制,LDPC码用于前向纠错,MMSE估计信道响应。算法流程涉及编码、调制、信道估计、均衡、解码和图像重建。MATLAB代码展示了从串行数据到OFDM信号的生成,经过信道模型、噪声添加,再到接收端的信道估计和解码过程,最终计算误码率。
26 1
|
14小时前
|
编解码 算法 异构计算
基于FPGA的NC图像质量评估verilog实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
在Vivado 2019.2和Matlab 2022a中测试的图像质量评估算法展示了效果。该算法基于NC指标,衡量图像与原始图像的相似度,关注分辨率、色彩深度和失真。提供的Verilog代码段用于读取并比较两个BMP文件,计算NC值。
|
7天前
|
算法
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
MATLAB 2022a仿真实现了LDPC码的性能分析,展示了不同码长对纠错能力的影响。短码长LDPC码收敛快但纠错能力有限,长码长则提供更强纠错能力但易陷入局部最优。核心代码通过循环进行误码率仿真,根据EsN0计算误比特率,并保存不同码长(12-768)的结果数据。
29 9
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
|
11天前
|
存储 算法
m基于LDPC编译码的matlab误码率仿真,对比SP,MS,NMS以及OMS四种译码算法
MATLAB 2022a仿真实现了LDPC译码算法比较,包括Sum-Product (SP),Min-Sum (MS),Normalized Min-Sum (NMS)和Offset Min-Sum (OMS)。四种算法在不同通信场景有各自优势:SP最准确但计算复杂度高;MS计算复杂度最低但性能略逊;NMS通过归一化提升低SNR性能;OMS引入偏置优化高SNR表现。适用于资源有限或高性能需求的场景。提供的MATLAB代码用于仿真并绘制不同SNR下的误码率曲线。
151 3
|
11天前
|
算法 计算机视觉 异构计算
基于FPGA的图像累积直方图verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
该内容展示了FPGA实现图像累积直方图的算法。使用Vivado2019.2和matlab2022a,通过FPGA的并行处理能力优化图像处理。算法基于像素值累加分布,计算图像中像素值小于等于特定值的像素个数。核心代码为`test_image`模块,读取二进制图像文件并传递给`im_hist`单元,生成直方图和累积直方图。
|
11天前
|
资源调度 算法
m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及LS信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试
m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及LS信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试
33 2

热门文章

最新文章