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。
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2024-08-02 16:01:42
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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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【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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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
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2023-12-18 14:58:30
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up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础LDPC码是根据低密度稀疏校验矩阵H来构造的。假设需要发送一组信息T{t_1,t_2,⋯,t_n}，在发送前先使用生成矩阵G做线性变换，得到发送码字S=GTT，而校验矩阵H与生成矩阵G满足的关系为HGT=0，可以看到发送的码字是一组线性校验方程的解。 根据H构造不同，分成了LDPC规则码和LDPC不规则码。直观地说，稀疏矩阵每行
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2023-11-27 12:31:03
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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
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2023-12-07 18:50:03
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1、维特比译码简介“卷积码译码之维特比译码算法” 纸上谈芯原文章因此，原理性部分不再赘述，需要了解的可参考该文章。更推荐林舒的《差错控制编码(原书第2版)_[林舒.著][机械工业出版社][2007]》，本文只谈实际应用。
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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维特比算法
维特比算法（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,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。
术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法。例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串，有时
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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tic%function [uhat,vhat]=ldpc_llrbpdecode(rx_waveform,SNR,amp,scale,H,rearranged_cols)max_iter=100;H=round(rand(128,256));%随机生成
原创
2022-10-10 16:08:10
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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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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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维特比算法（Viterbi）维特比算法维特比算法shiyizhong 动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-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科夫模型中。术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释的相关dongtai 规划算法。例如在统计句法分析中动态规划可以被用于发现最有可能的上下文无关的派生的字符串，有时被称为“维特比分析”。利用动态规划
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2023-10-12 14:45:34
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# Viterbi算法与Python实现最短路径
Viterbi算法是一种动态规划算法，常用于寻找已知序列中最有可能的状态序列。广泛应用于机器学习、自然语言处理等领域。在本次教程中，我们将学习如何使用Python实现Viterbi算法，并找出最短路径。以下是实现该算法的流程。
## 实现流程
以下是实现Viterbi算法的流程步骤，其中包含所需的输入和输出：
| 步骤 | 描述
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、
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2024-04-10 06:21:18
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判决译码在无ISI时，任意位置上的一个符号，经过AWGN信道、匹配滤波器、采样后，得到符号其中，为离散高斯白噪声我们的目标：根据抽样结果（符号）来判决发射端的符号问题建模传输对信号有干扰，译码就是：已知观测结果，从观测值估计参数，模型如下：其意义是，对于参数（可包含多个参数），经函数处理后得到，将其作为输入信号送入系统，最终得到观测 注意，若有多次观测，则可以是一个向量（离散的），也可以是一个随机
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2024-09-12 08:59:40
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维特比算法背景：安德鲁·维特比（Andrew J. Viterbi），CDMA之父，IEEE Fellow，高通公司创始人之一，高通首席科学家。他开发了卷积码编码的最大似然算法而享誉全球。1991年香农奖（Claude E. Shannon Award）获得者。维特比算法由 安德鲁·维特比(Andrew Viterbi) 于1967年提出，用于在数字通信链路中解卷积以消除噪音。 此算法被广泛应用于
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2023-11-29 12:45:52
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//实现（4，1，6）卷积码的维特比译码源程序，采用了最大似然算法
//介绍了软判决维特比译码算法过程的三个步骤：初始化，度量更新和回溯译码
#include<stdio.h>
#define DATA_LENGTH 4000000
#define TRACEBACK_LENGTH 48 //译码回溯深度，一般为m的5-10倍，m为寄存器个数
#define TB_
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2023-11-09 10:53:06
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在各种算法中，向量计算是最常用的一种操作之一。传统的向量计算，学过中学数学的同学也能明白怎么做。但在现在的大数据环境下，数据一般都会比较稀疏，因此稀疏向量的计算，跟普通向量计算，还是存在一些不同。首先，我们定义两个向量： 定义A、B的点积为，要求最简单粗暴的方式最直接的方式，当然就是按中学时候就学过的方法： 先不考虑乘法与加法的区别，也不考虑计算精度问题。如果按上述方式进行计算，总共进行了n次乘法
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2024-07-10 21:52:49
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