摘要：本文介绍了循环码和卷积码两种编码方式，并且，作者给出了两种编码方式的编码译码的python实现关键字：循环码，系统编码，卷积码，python，Viterbi算法循环码的编码译码设 \(C\) 是一个 \(q\) 元 \([n,n-r]\) 循环码，其生成多项式为\(g(x), \text{deg}(g(x))=r\)。显然，\(C\) 有 \(n-r\) 个信息位，\(r\) 个校验位。我们
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2023-07-06 17:16:23
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# 使用Java实现Viterbi算法
## 简介
Viterbi算法是一种用于动态规划的算法，常用于序列标注和语音识别等领域。它通过计算每个可能的状态路径的概率，找到最可能的状态序列。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Java实现Viterbi算法。
## 流程概述
下面是使用Viterbi算法实现的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 初始化 | 初始
Viterbi译码器原理1、马尔科夫过程该过程下一时刻的状态只与上一时刻的状态有关，与其他时刻的状态无关。2、卷积编码器译码系统原理图2.1 卷积码编码译码系统框图卷积码编码器的状态Xk随着送入的信源比特Vk改变，刚好是一个有限状态的离散马尔科夫过程。图2.1所示为卷积码编码译码总体框图，信源Vk通过一个移位寄存器Xk及线性逻辑电路后，产生编码码元，记为Yk，经过有噪声信道传播后，接收信号为Zk。
会发送lic文件到邮件，vivado导入lic即可。
简介：viterbi算法其实就是多步骤每步多选择模型的最优选择问题，其在每一步的所有选择都保存了前续所有步骤到当前步骤当前选择的最小总代价（或者最大价值）以及当前代价的情况下前继步骤的选择。依次计算完所有步骤后，通过回溯的方法找到最优选择路径。符合这个模型的都可以用viterbi算法解决。用以下例子加以说明：1.题目背景：从前有个村儿，村里的人的身体情况只有两种可能：健康或者发烧。假设这个村儿的人
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2019-08-29 11:11:45
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的率分-1有关，...
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2022-03-29 18:04:50
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寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观
原创
2021-07-08 16:53:54
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【题目描述】6世纪法国外交家Blaise de Vigenère设计了一种多表密码加密算法——Vigenère密码。Vigenère密码的加密解密算法简单易用，且破译难度比较高，曾在美国南北战争中为南军所广泛使用。M表示；称加密后的信息为密文，用C表示；而密钥是一种参数，是将明文转换为密文或将密文转换为明文的算法中输入的数据，记为k。 在Vigenère密码中，密钥k是一个字母串，k=k1k2…k
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2023-07-06 13:49:29
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。2、马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布，只与它的前一个状态St-1有关，即P(St|S1,S2
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2021-12-16 13:42:49
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先放一张找到的算法流程图：上图解释：A：状态转移概率矩阵，Aij表示状态i到状态j转换的概率，即P(state=j | state=i)。下面代码中以P表示。B：观测矩阵，Bij表示给定状态i，观测结果为j的概率。即P(observation=j | state=i)π：初始时状态概率分布，表示各状态出现的概率。代码中以pi表示。O：输入的观测序列。：表示经过节点（时刻t，状态stat
最近思考了一下未来，结合老师的意见，还是决定挑一个方向开始研究了，虽然个人更喜欢鼓捣。深思熟虑后，结合自己的兴趣点，选择了NLP方向，感觉比纯粹的人工智能、大数据之类的方向有趣多了，个人还是不适合纯粹理论研究 :)。发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后，在京东找了一本书--《NLP汉语自然语言处理原理与实践》，到今天看了大约150页，发现还是很模糊，决定找点代码来看。 从最简单
维特比算法（英语：Viterbi algorithm）是一种动态规划算法。它用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径——隐含状态序列
原创
2022-10-20 09:52:04
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一、Vibe 算法的优点 Vibe背景建模为运动目标检测研究邻域开拓了新思路，是一种新颖、快速及有效的运动目标检测算法。其优点有以下两点： 1、思想简单，易于实现。Vibe通常随机选取邻域20个样本为每个像素点建立一个基于样本的背景模型，具有初始化速度快、
http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html命名实体识别（Named Entity Recognition）也是自然语言处理中的一个难关，特别是中文这样没有大小写...
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2015-01-14 18:16:00
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1、简介 维特比算法是一个通用的求序列最短路径的动态规划算法，也可以用于很多其他问题，比如：文本挖掘、分词原理。既然是动态规划算法，那么就需要找到合适的局部状态，以及局部状态的递推公式。在HMM中，维特比算法定义了两个局部状态用于递推。隐藏状态为i所有可能的状态转移路径i1,i2.......it中的最大概率 第二个局部状态由第一个局部状态递推得到。2、算法详解 （1）从点S出发，对于第一个
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2023-09-28 22:48:55
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Viterbi算法实战案例（天气预测、词性预测）人类活动与天气的预测 单词词性的预测 Viterbi算法图解笔记人类活动与天气的预测案例Viterbi.java的代码：package com.hankcs.book.ch01;/** * 维特比算法 * @author hankcs */public class Viterbi{ /** ...
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精选
2023-05-05 16:20:50
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s.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415889.htmlhttp://blog.52nlp.org/hmm-learn-best-practices-six-viterbi-alg
原创
2023-06-29 10:06:40
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问题描述信道H长度L=3，H = (h0,h1,h2),其中h0=,h1=,h2=; 基本信号类型 x =10或-10,一个完整的信号序列为X = （x0,x1,x2,...，x9）;噪声W = （w0,w1,w2,...,w11）是满足高斯分布的（0,1）范围内的随机数；按照Y = H·X + W公式转换得到一个完整的信号序列Y = （y0,y1,y2,...,y11）。信号接收端需要在已知Y,
原创
2015-05-24 21:56:58
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1 beam search beam search 在每次预测的时候是选择概率最高的top_k个路径。 要点： 是基于贪心算法的思想，当k = 1时就是贪心算法 常用于搜索空间非常大的情况，如语言生成任务，每一步选择一个词，而词表非常大，beam search可以大大减少计算量 beam searc ...
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2021-07-15 17:04:00
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维特比算法一种动态规划算法（动态规划 Dynamic Programming，是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。）用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中 在计算机科学领域，应用动态规划的思想解决的最基本的一个问题就是：寻找有向无环图（篱笆网络Lattice）中两个点之间的最短路径。从两个点之间找一条最短的路
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2023-07-24 16:09:43
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