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低密度奇偶校验码（LDPC码）译码算法综述目录TOC\o"1-3"\h\u24744低密度奇偶校验码（LDPC码）译码算法综述 [10]。图2-9MS算法与BP算法效果对比为了补偿MS算法带来的性能损失，研究了normalizedMS（NMS）算法，又称归一化最小和算法，引入归一化参数α，对式(2-8)进行改进如下： L不同的归一化参数对于NMS算法的译码性能影响也不同，使用码率为0.75的（576,432）LDPC码、迭代次数为5次、信道为高斯白噪声信道的情况下，分别测试不同归一化参数对于译码性能的影响，仿真结果如图2-10所示：图2-10不同的归一化参数对于译码性能的影响由图2-10可知，不同的归一化参数对于译码性能影响不同，当归一化参数为1时，相当于不加入归一化参数参与节点信息更新，即MS译码算法，当归一化参数为0.8时译码效果最好，即当归一化参数为0.8时的NMS算法译码误比特率低于MS算法。

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