4 信道编码之循环码

时间: 2024-10-24 14:50:11

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趣味讲解信道编码的发展历程

介绍下信道编码的发展,希望能起到借鉴的作用. 信道编码,也叫差错控制编码,是所有现代通信系统的基石.几十年来,信道编码技术不断逼近香农极限,波澜壮阔般推动着人类通信迈过一个又一个顶峰.5G到来,我们还能突破自我,再创通信奇迹吗? 所谓信道编码,就是在发送端对原数据添加冗余信息,这些冗余信息是和原数据相关的,再在接收端根据这种相关性来检测和纠正传输过程产生的差错. 这些加入的冗余信息就是纠错码,用它来对抗传输过程的干扰. 1948年,现代信息论的奠基人香农发表了<通信的数学理论>,标志着信息与编

数字通信之信源编码、信道编码、调制

信源编码 信源编码就是将复杂的信源信息如文字.声音.图像.视频等用数字信号来表示的过程.信源编码的作用是将模拟信号转换成数字信号,追求的目标是经济.有效但完整的用数字表达信源信息,不同的信息内容有不同的数字编码算法. 波形编码: 波形编码就是以数字序列编码的方式尽可能重新构建信源的波形.在时间轴上对模拟信源按一定的速率进行采样,然后将幅度样本分段量化,并用数字序列表示.解码是其反过程,将收到的数字序列恢复成模拟信号. 语音的波形编码就是在信源端以波形逼近为原则对语音信号进行采样.量化.压缩编码,

3 信道编码之线性分组码

第一章 数制和码制

1.数字电路:工作在数字信号下的电子电路称为数字电路. 2.自然界中形形色色的物理量,就其变化规律的特点而言,可以分为两大类:(数字量)数字信号和模拟量(模拟信号). 3.数字量:物理量的变化在时间和数量上都是离散的,也就是说它们的变化在时间上是不连续的,总是发生在一系列离散的瞬间.而且,它们数值的大小和每次的增减变化都是某个最小数量单位的整数倍,而小于这个最小数量单位的数值没有任何物理意义. 4.模拟量:物理量的变化在时间或数值上是连续的.而且,物理量在连续变化过程中的任何一个取值都有具体的物

如何优化传输机制来实现实时音视频的超低延迟?

1.前言 要在语音视频 SDK 中实现超低延迟,实时的语音视频传输机制是必不可少的,而 FEC 和 ARQ 的智能结合是实时语音视频传输机制的基石. 在语音社交.视频社交.游戏语音和互动直播等领域,关于在语音视频实时传输中实现低延迟这个议题,已经有不少的文章提出各种方案.绝大部分方案的思路都是"优化",比如说,优化编码.推流.传输和播放等各个环节. 愚以为,要在实时语音视频传输中获得超低延迟,是不能单靠挖空心思去"优化"的,而是要依靠实时的传输机制.就像高铁和火车有

BCD码

BCD码(Binary-Coded Decimal‎)亦称二进码十进数或二-十进制代码,是用4位二进制数来表示1位十进制数中的0~9这10个数码,用一种使用二进制编码十进制的数字编码形式.BCD码这种编码形式利用四个位元来储存一个十进制的数码,从而使二进制和十进制之间的转换得以更加快捷地进行.相对于一般的浮点式记数法,采用BCD码,既可保存数值的精确度,又可免去使计算机作浮点运算时所耗费的时间.此外,对于其他需要高精确度的计算,BCD编码亦很常用. 由于十进制数共有0.1.2.…….9十个数码,

【LTE基础知识】LTE空口协议分析

转载自http://www.mscbsc.com/viewnews-102038.html 控制面协议 控制面协议结构如下图所示. PDCP在网络侧终止于eNB,需要完成控制面的加密.完整性保护等功能. RLC和MAC在网络侧终止于eNB,在用户面和控制面执行功能没有区别. RRC在网络侧终止于eNB,主要实现广播.寻呼.RRC连接管理.RB控制.移动性功能.UE的测量上报和控制功能. NAS控制协议在网络侧终止于MME,主要实现EPS承载管理.鉴权.ECM(EPS连接性管理)idle状态下的移

转:最近5年133个Java面试问题列表

最近5年133个Java面试问题列表 Java 面试随着时间的改变而改变.在过去的日子里,当你知道 String 和 StringBuilder 的区别就能让你直接进入第二轮面试,但是现在问题变得越来越高级,面试官问的问题也更深入. 在我初入职场的时候,类似于 Vector 与 Array 的区别.HashMap 与 Hashtable 的区别是最流行的问题,只需要记住它们,就能在面试中获得更好的机会,但这种情形已经不复存在.如今,你将会被问到许多 Java 程序员都没有看过的领域,如 NIO,

【NLP】揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章(三)

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下