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Reed Muller 提供了代码介绍。

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简介:
经过自编的 reed muller 编码讲义的学习,我发现其中大量的公式对于理解而言显得尤为困难。因此,为了更清晰地阐释编码和解码的核心流程,我采用了生动的图示进行说明,并附上了一些具体的实例以辅助理解,希望能对学习者有所裨益。

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  • Reed-Solomon
    优质
    Reed-Solomon码是一种强大的纠错编码技术,广泛应用于数据存储与通信系统中,能有效检测并修正错误,确保信息传输的可靠性。 我制作了一份关于Reed-Muller码的讲义,在学习过程中发现全是公式难以理解。因此,我在讲义中用形象的图来解释编码和解码的主要过程,并提供了一些例子帮助更好地理解这些概念。希望这份资料对大家有帮助。
  • Reed-Solomon编
    优质
    Reed-Solomon编码是一种强大的错误检测和纠正算法,在数据存储与通信领域广泛应用。本代码提供高效实现该编码技术的方法。 Reed-Solomon(简称RS)码是差错控制领域一类重要的线性分组码,具备强大的纠正突发错误和随机错误的能力,在各种差错控制场景中广泛应用。该项目包含RS纠错算法的开源代码、测试程序以及Makefile文件,可以在Linux环境下直接运行进行测试。
  • 基于仿真的Reed-Muller在AWGN信道中使用BPSK调制的性能分析.rar
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    本研究探讨了Reed-Muller码在加性白高斯噪声(AWGN)信道中的误码率表现,特别是在采用二相移键控(BPSK)调制技术时的表现,并通过仿真验证其编码性能。 本程序用于仿真里德-穆勒(Reed-Muller)码在AWGN信道中的性能,调制采用bpsk。理论依据请参见《差错控制编码》(第二版),Shu Lin 编著、晏坚等译的书籍第70至75页内容,并且仿真结果与书中图4-2完全一致。程序中BPSK_AWGN_RM_Code.m为主程序,点击运行即可执行;The_creation_of_RM_code.m和RM_Decode.m分别为里德-穆勒码的编码及解码程序,而Majority_logic_decision.m用于译码过程中的大数判决操作,combine_dunction.m则用于计算组合数。
  • 和利时其他语言编程(由和利时).rar
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    本资源为和利时公司提供的多语言编程指南文件,内容涵盖多种编程语言的应用与实践技巧,适用于希望掌握不同编程语言的技术人员。 在自动化领域内,中国知名的解决方案提供商和利时提供了包括PLC(可编程逻辑控制器)、DCS(分布式控制系统)在内的多种产品,并支持使用多种编程语言来满足不同用户的需求及应用环境。 1. **ST语言基本操作(IF指令与CASE指令)** 结构化文本(ST)是IEC 61131-3标准定义的一种高级编程语言,类似于Pascal或C。在ST中,掌握和正确使用条件判断语句(IF)以及多分支选择结构(CASE),对于构建高效的控制逻辑至关重要。 2. **SFC语言基本操作** SFC(顺序功能图)是一种通过状态转移图来描述系统运行过程的图形化编程方式。每个状态代表一个任务或动作,而状态之间的转换则由特定事件触发。掌握创建和连接这些元素的基本技巧对于实现复杂的流程控制来说非常重要。 3. **ST语言基本操作(赋值指令与功能块调用)** 赋值是改变变量值的基础操作,在ST编程中不可或缺;同时通过使用预封装的功能块(FB),可以提高代码的模块化程度,增强其可读性和维护性。正确地学习如何进行赋值和调用这些复用组件对于提升整体编程能力非常关键。 4. **ST语言基本操作(FOR循环与WHILE循环指令)** 循环结构在控制程序流程中扮演着重要角色。其中,FOR循环适用于已知迭代次数的情况,而WHILE则更适合于需要根据特定条件重复执行的场景。掌握这两种类型的循环可以增强编程灵活性和效率。 综上所述,这些基础教程覆盖了和利时系统中的ST语言及SFC语言核心概念,包括但不限于条件判断、顺序控制机制、变量赋值以及循环结构等关键点。通过学习上述内容,用户能够更好地理解和运用该系统的编程技巧,并更有效地设计与实施自动化控制系统方案。这对于从事工业自动化领域的工程师和技术人员来说是一份宝贵的参考资料。
  • Reed-Solomon编
    优质
    Reed-Solomon编码是一种强大的纠错码,在数据传输和存储系统中广泛应用,能够有效检测并修正错误。 reed solomon纠错码的实现使用了完整的工程文件,并且是用C++编写的。
  • Reed-Solomon 编
    优质
    Reed-Solomon编码是一种强大的纠错编码技术,在数据传输和存储系统中广泛使用,能够有效检测并纠正错误,确保信息的准确性和完整性。 ### Reed-Solomon (R-S) Codes:关键技术与应用 #### 引言 Reed-Solomon (R-S) 码是由Irving Reed 和 Gus Solomon 在1960年提出的一种强大的错误校正码(ECC)。这类码因其卓越的性能和广泛的实用性,在多种场合得到了广泛应用,从家用设备如CD播放器到深空通信等都有它们的身影。本段落旨在介绍R-S码的关键特征以及其基本的工作原理。 #### R-S码的基本概念 Reed-Solomon 码属于非二进制循环码,每个符号由m比特序列组成,其中m为任意大于2的正整数。对于一个特定的R-S(n, k)码,n是编码块中的总符号数,k是被编码的数据符号数,满足条件: \[ 0 < k < n < 2^m + 2 \] 最常用的R-S(n, k)码具有以下形式: \[ (n, k) = (2^m - 1, 2^m - 1 - 2t) \] 其中t是码的符号误差校正能力,n - k = 2t表示的是校验符号的数量。扩展的R-S码可以设置n等于\(2^m\)或\(2^m + 1\)。 R-S 码能够达到任何具有相同输入和输出块长度的线性码的最大可能最小距离。对于非二进制码,两个码字之间的距离定义为(类似汉明距离)序列中不同的符号数量。对于 R-S 码,其最小距离为: \[ d_{\text{min}} = n - k + 1 \] #### 错误校正能力 R-S 码可以纠正任何不超过t个符号的错误,其中 t 可以表示为: \[ t = \left\lfloor \frac{n - k}{2} \right\rfloor \] 这里,$\left\lfloor x \right\rfloor$ 表示不大于x的最大整数。此公式表明对于R-S码来说纠正t个符号错误最多需要2t个校验符号。直观地说,解码器有n - k个冗余符号可以用来“花费”,这正好是可纠正错误数量的两倍。每个错误需要一个冗余符号来定位该错误,并且还需要另一个冗余符号来确定其正确的值。 #### 擦除校正能力 R-S 码的擦除校正能力ρ可以表示为: \[ ρ = d_{\text{min}} - 1 = n - k \] 同时进行错误校正和擦除校正的能力可以表达如下: #### 工作原理概述 Reed-Solomon码的核心在于它能够有效地检测并纠正传输过程中的错误。为了实现这一目标,编码器在原始数据上添加了额外的校验符号。这些校验符号通过多项式运算生成,确保即使在传输过程中出现错误,接收端仍然能准确地恢复原始数据。 #### 编码过程 1. **数据符号准备**:将输入数据分割成多个m比特的符号。 2. **生成多项式选择**:选定一个合适的生成多项式用于计算校验符号。 3. **校验符号计算**:基于选定的生成多项式来计算校验符号。 4. **组合数据与校验符号**:将原始的数据和所得到的校验符号结合起来形成完整的编码块。 #### 解码过程 1. **错误检测**:通过比较接收的数据与期望的校验关系,确定是否存在错误。 2. **错误定位**:使用特定算法来确定哪些符号出现了错误。 3. **错误校正**:根据所发现的误差位置恢复原始数据。 #### 应用场景 - 数字通信系统:包括卫星通信、光纤通信等; - 存储系统:硬盘驱动器、光盘等; - 广播系统:电视广播、无线电广播等; - 网络通信:无线局域网和广域网等; #### 结论 Reed-Solomon码以其强大的错误校正能力和灵活性成为了许多通信和存储系统的基石。通过深入理解其工作原理和技术细节,我们可以更好地利用这种先进的编码技术来提高数据传输的可靠性和效率。
  • PnP算法解析
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    本文将详细介绍PnP(Perspective-n-Point)算法的基本原理,并对其实现代码进行深入剖析,帮助读者理解该算法在计算机视觉中的应用。 本期公开课将详细介绍常见的PnP求解算法。PnP算法是通过多对3D与2D匹配点,在已知或未知相机内参的情况下,利用最小化重投影误差来计算相机外参数的一种方法。这种算法在SLAM前端位姿跟踪部分中非常常用。本次课程,我们将深入探讨包括P3P、DLT、EPnP、UPnP以及优化求解在内的多种常见PnP求解算法。让我们一起开始学习吧!
  • TinyXML2示例文档
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    《TinyXML2示例代码与介绍文档》是一份详尽的指南,包含了使用TinyXML2库进行XML文件操作的相关示例和解释说明。 资源包含2015年9月23日从官网下载的tinyxml2源码以及自己编写的示例代码和介绍文档,方便新手上手使用。由于官网提供的示例代码和文档较为晦涩难懂,因此我自己整理了一份易于理解的材料。
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    FireShot是一款强大的Chrome浏览器截图插件,支持网页截图、标注和分享,并提供了FireShot-API,方便开发者进行外部访问截屏功能集成。 FireShot是一款适用于Chrome浏览器或基于Chromium内核的其他浏览器中的截图插件。它的主要功能包括截取当前可见区域、整个页面以及选定区域的屏幕截图。该插件版本号为0.98.97.2_0。 使用时,需要开启扩展程序开发者模式,并通过“加载已解压的拓展程序”来安装离线版FireShot插件。此外,FireShot提供了一系列API(包含教程和fsapi.js文件),用于实现更高级的功能集成与自动化任务处理。
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    本文探讨了几种在信号处理和谱分析中广泛应用的常见窗函数,包括其特性、应用场景及其对频谱泄漏的影响。 几种常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗和凯塞窗。