RM码的生成矩阵1

合集下载

hammin(汉明)码编码规则

hammin(汉明)码编码规则

计算机汉明码编码规则若编成的海明码为Hm,Hm-1…H2H1,则海明码的编码规律为:(1)校验位分布:在m位的海明码中,各校验位Pi分布在位号为2^(i-1)的位置,即校验位的位置分别为1,2,4,8,…,其余为数据位;数据位按原来的顺序关系排列。

如有效信息码为…D5D4D3D2D1,则编成的海明码为…D5P4D4D3D2P3D1P2P1。

(2)校验关系:校验关系指海明码的每一位Hi要有多个校验位校验,其关系是被校验位的位号为校验位的位号之和。

如D1(位号为3)要由P2(位号为2) 与P1(位号为1)两个校验位校验,D2(位号为5)要由P3(位号为4)与P1两个校验位校验,D3(位号为6)要由P2与P3两个校验位校验,D4(位号为7)要由P1,P2,P3三个校验位校验,……。

这样安排的目的是希望校验的结果能正确反映出出错位的位号。

(3)在增大合法码的码距时,使所有码的码距尽量均匀增大,以保证对所有码的校验能力平衡提高。

汉明距离在一个码组集合中,任意两个码字之间对应位上码元取值不同的位的数目定义为这两个码字之间的汉明距离。

即d(x,y)=∑x[i]⊕y[i],这里i=0,1,..n-1,x,y都是n位的编码,⊕表示异或例如,(00)与(01)的距离是1,(110)和(101)的距离是2。

在一个码组集合中,任意两个编码之间汉明距离的最小值称为这个码组的最小汉明距离。

最小汉明距离越大,码组越具有抗干扰能力。

下面我们用d表示码组的最小汉明距离。

1。

当码组用于检测错误时,设可检测e个位的错误,则d >=e + 1设有两个距离为d的码字A和B,如果A出现了e个错误,则A变成了以A为圆心,e位半径的球体表面的码字。

为了能够准确地分辨出这些码字既不是A也不是B,那么A误码后变成的球面上的点与B至少应该有一位距离(如果B在球面上或在球面内部则无法分辨出到底B是不是A的错误码),即A与B之间的最小距离d >= e+1。

RM码和Polar码的连续消除译码和置信传播译码研究

RM码和Polar码的连续消除译码和置信传播译码研究
Polar码的软判决译码方法通常有两种:连续消除 (Successive Cancellation , SC)译码算法和置信传播(Belief Propagation, BP)译码算法。Forney指出RM码可被认为是图形表 示码(codes on graphs),可通过BP译码算法完成译码。Arikan指 出Polar码和RM码的关系,并在文献中验证了基于BP译码算法 的Polar码的译码性能优于RM码。然而在一定码长范围外,信 噪比较高的情况下,BP译码算法的优势不是很明显,故Arikan 在文献中对基于网格的最大似然(maximum-likelihood, ML)译码 算法的Polar码和RM码的译码性能进行了比较,结果表明由于 RM码的最小汉明距离的优势,使其在高信噪比下译码性能更 优,而在信噪比较低时,Polar码的译码性能优于RM码。文献 中提出的最大后验概率(maximum a-posteriori probability, MAP) 译码算法利用了RM码的最小汉明距离的优势,故基于该算法 的RM码译码性能优于Polar码。然而未有文章指出SC译码算法 对RM码译码的可行性,且未有研究基于SC译码算法下的两种 码的译码性能和计算复杂度进行比较。出于该问题,本文分别 通过对Polar码和RM码在BP和SC译码算法下的译码性能和计算 复杂度进行比较,验证SC译码算法可对RM码译码。通过计算 误比特率(bit error rate, BER)和误帧率(frame error rate, FER)比较 Polar码和RM码的译码性能,通过计算译码时间比较两种码的 计算复杂度。并通过分别比较Polar码和RM码在BP和SC译码算 法下的译码时间,验证相比于BP译码算法,SC译码算法满足 RM码的快速译码需求,为RM码的快速译码提供了一项工具。

非等价的hamming码字矩阵数及该矩阵的快速生成算法

非等价的hamming码字矩阵数及该矩阵的快速生成算法

非等价的hamming码字矩阵数及该矩阵的快速生成算法以《非等价的Hamming码字矩阵数及该矩阵的快速生成算法》为标题,本文旨在探讨Hamming码字矩阵的特点以及快速生成的方法。

Hamming码是一种纠错码,它是由美国著名数学家欧内斯特哈明于1950年提出的。

这种编码可以检测1位错误和纠正1位错误,因此也称为单层检验码(SLC)。

Hamming码是基于矩阵的,它的核心是Hamming码字,也称为码字矩阵。

简单来说,Hamming码字矩阵是一种二进制矩阵,它由k列k-1行组成,它可以用来创建k位Hamming码字。

每一行代表一个有效位或冗余位。

为了计算码字矩阵,首先需要构建K个非等价的Hamming 码字矩阵。

K个非等价的Hamming码字矩阵满足以下性质:(1)每个矩阵只具有一个有效位,即每个矩阵最多有K-1行,最小有1行。

(2)任何两个Hamming码字矩阵中有任何相同行的矩阵都不是非等价的。

(3)任何一个Hamming码字矩阵只有一种形式,即按照从上到下,从左到右一次增加行号,每一行都是有规律的01序列。

为了计算码字矩阵,可以使用一种快速的算法,这种算法可以在几秒钟的时间内生成K个非等价的Hamming码字矩阵。

这个算法的具体做法如下:1.每一行的行号表示为一个k-1位的二进制数Xn,n从1到k-1;2.果Xn的第j位为1,则第j列的该行的码元应该为1,否则为0;3.复步骤2,直到生成K个非等价的码字矩阵。

Hamming码矩阵的生成过程可以用下图表示:图1 Hamming码矩阵生成过程由上述分析可以看出,使用Hamming码字矩阵及其快速生成算法可以快速生成非等价的Hamming码字。

Hamming码字矩阵有着广泛的应用,主要是以抵抗传输数据受到破坏的情况,例如,在数据传输中,运用该算法可以较好的降低数据的误码率,也就可以更大的确保数据的准确性。

总结而言,Hamming码字矩阵是基于矩阵的码字,其具有抵抗误码率的能力,在数据传输中有重要意义,为了计算上述矩阵,可以使用一种快速的算法,通过它可以快速生成K个非等价的Hamming码字矩阵。

汉明码生成矩阵和校验矩阵

汉明码生成矩阵和校验矩阵

汉明码生成矩阵和校验矩阵生成矩阵是一个$ktimesn$矩阵,其中$k$表示数据位数,$n$表示生成的汉明码位数。

生成矩阵的每一行对应于一个汉明码位,每一列对应于一个数据位。

生成矩阵的构造方式如下:1. 矩阵的前$k$列是单位矩阵,表示每个数据位都对应一个汉明码位。

2. 矩阵的后$n-k$列是校验位,每个校验位对应着若干个数据位,用于检测这些数据位的奇偶性。

例如,对于一个$k=4$的汉明码,生成矩阵可以如下所示:$$G =begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 00 & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 & 10 & 0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 10 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 & 1end{bmatrix}$$校验矩阵是一个$(n-k) times n$矩阵,用于检测汉明码中的错误位。

校验矩阵的每一行对应于一个校验位,每一列对应于一个汉明码位。

校验矩阵的构造方式如下:1. 矩阵的前$n-k$行是所有可能的奇偶校验位的二进制表示,例如对于一个$k=4$的汉明码,校验矩阵的前三行可以表示为:$$H =begin{bmatrix}1 & 1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 00 & 1 & 1 & 1 & 0 & 1 & 01 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 1end{bmatrix}$$2. 矩阵的后$k$行是生成矩阵的转置矩阵,即生成矩阵的行变成了列,例如对于上面的生成矩阵,转置矩阵可以表示为:$$G^T =begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 00 & 1 & 0 & 00 & 0 & 1 & 00 & 0 & 0 & 11 & 1 & 0 & 01 & 0 & 1 & 00 & 1 & 1 & 0end{bmatrix}$$使用校验矩阵可以检测汉明码中的单个错误位,如果检测到错误,则可以使用校验矩阵进行纠错。

第7讲 信道编码:汉明码译码电路、循环码生成多项式、生成矩阵

第7讲 信道编码:汉明码译码电路、循环码生成多项式、生成矩阵

2 1 当且仅当S 当且仅当S2、S1、S0全为1时成立,因此: 全为1时成立0 因此: ,
S ⋅S ⋅S =1
1)对每一校正子设计一个这样的乘式, 对每一校正子设计一个这样的乘式, S 2 ⋅ S1 ⋅ S0 = 1 保证其乘积为1 保证其乘积为1;
2 1 2)对于右表共设计7个乘式,0 对于右表共设计7个乘式,对应于7种 对应于7 可能出现的错误图样; 可能出现的错误图样; S 2 ⋅ S1 ⋅ S0 = 1
线性分组码的封闭性特征的证明: 线性分组码的封闭性特征的证明: 码组集合中任意两许用码组之和仍为一许用码组 证明: 为码中任意两许用码组, 证明:设A1和 A2为码中任意两许用码组,则有 A1·HT = 0 A2·HT = 0 A1·HT + A2·HT = ( A1 + A2 ) ·HT = 0 ·H 即( A1 + A2)必是该码中一许用码组 由封闭性以及二元有限域的加法特性可知, 由封闭性以及二元有限域的加法特性可知,两个码组之间的距离 必是另一码组的重量,码的最小距离等于非零码的最小重量。 必是另一码组的重量,码的最小距离等于非零码的最小重量。此 即证明了为线性分组码的另一特征
进行纠错,即实现等式: 进行纠错,即实现等式: 由其监督矩阵可知,其监督位与信息位之间的偶监督关系: 由其监督矩阵可知,其监督位与信息位之间的偶监督关系:
ˆ c = e+ y
u6 ⊕ u5 ⊕ u3 ⊕ c2 = S 2 ⇒ u6 ⊕ u5 ⊕ u4 ⊕ c1 = S1 u ⊕ u ⊕ u ⊕ c = S 4 3 0 0 5
S S = yH T = [ e + c ] H T = eH T + cH T = eH T 即: = eH T 这个线性方程组一共有2 个解, 这个线性方程组一共有2k个解,即2k个错误图样

hammin(汉明)码编码规则

hammin(汉明)码编码规则

计算机汉明码编码规则若编成的海明码为Hm,Hm-1…H2H1,则海明码的编码规律为:(1)校验位分布:在m位的海明码中,各校验位Pi分布在位号为2^(i-1)的位置,即校验位的位置分别为1,2,4,8,…,其余为数据位;数据位按原来的顺序关系排列。

如有效信息码为…D5D4D3D2D1,则编成的海明码为…D5P4D4D3D2P3D1P2P1。

(2)校验关系:校验关系指海明码的每一位Hi要有多个校验位校验,其关系是被校验位的位号为校验位的位号之和。

如D1(位号为3)要由P2(位号为2) 与P1(位号为1)两个校验位校验,D2(位号为5)要由P3(位号为4)与P1两个校验位校验,D3(位号为6)要由P2与P3两个校验位校验,D4(位号为7)要由P1,P2,P3三个校验位校验,……。

这样安排的目的是希望校验的结果能正确反映出出错位的位号。

(3)在增大合法码的码距时,使所有码的码距尽量均匀增大,以保证对所有码的校验能力平衡提高。

汉明距离在一个码组集合中,任意两个码字之间对应位上码元取值不同的位的数目定义为这两个码字之间的汉明距离。

即d(x,y)=∑x[i]⊕y[i],这里i=0,1,..n-1,x,y都是n位的编码,⊕表示异或例如,(00)与(01)的距离是1,(110)和(101)的距离是2。

在一个码组集合中,任意两个编码之间汉明距离的最小值称为这个码组的最小汉明距离。

最小汉明距离越大,码组越具有抗干扰能力。

下面我们用d表示码组的最小汉明距离。

1。

当码组用于检测错误时,设可检测e个位的错误,则d >=e + 1设有两个距离为d的码字A和B,如果A出现了e个错误,则A变成了以A为圆心,e位半径的球体表面的码字。

为了能够准确地分辨出这些码字既不是A也不是B,那么A误码后变成的球面上的点与B至少应该有一位距离(如果B在球面上或在球面内部则无法分辨出到底B是不是A的错误码),即A与B之间的最小距离d >= e+1。

5g通信所用到的crc码及其生成矩阵

5g通信所用到的crc码及其生成矩阵

5g通信中的CRC码是一种循环冗余校验码,用于对发送的数据进行错误检测和纠正。

CRC码是通过一系列的数学运算来生成的,其生成矩阵是CRC码生成的关键环节。

1. CRC码的概念CRC码是Cyclic Redundancy Check的缩写,用于对数据进行检验,通常用来验证数据传输的完整性。

在5g通信中,CRC码被广泛应用于数据传输的可靠性保障,确保数据在传输过程中不会因为出现错误而导致丢失或损坏。

2. CRC码的生成原理CRC码的生成原理是通过一个特定的生成多项式和一系列的位操作来实现的。

在5g通信中,CRC码通常采用的是多项式的形式来生成,具体生成的步骤是将数据按照特定的多项式进行计算,并将计算结果作为校验码附加在数据传输的末尾。

3. CRC码的生成矩阵CRC码的生成矩阵是一种数学表达方式,用于描述生成多项式的系数和操作规则。

在5g通信中,CRC码的生成矩阵通常采用的是一个固定长度的二进制数,用来表示生成多项式的系数和幂次。

这个生成矩阵是CRC码生成的关键环节,决定了CRC码的生成规则和校验方法。

4. 5g通信中常用的CRC码在5g通信中,常用的CRC码包括CRC-8、CRC-16、CRC-32等不同长度的CRC码。

这些CRC码通常具有不同的生成多项式和生成矩阵,用来适应不同长度的数据传输和不同的纠错需求。

5. CRC码的应用场景在5g通信中,CRC码通常应用于物理层和数据链路层的数据传输过程中,用来对数据进行校验和纠错。

通过CRC码的附加和校验,可以有效地提高数据传输的可靠性和稳定性,避免出现数据传输错误导致通信质量下降的情况。

总结:CRC码作为5g通信中数据传输的重要保障手段,其生成矩阵是CRC码生成的关键环节。

通过对CRC码的生成矩阵进行深入研究和分析,可以更好地理解CRC码的生成原理和应用规则,为5g通信的数据传输提供更加可靠和稳定的保障。

6. CRC码生成矩阵的设计与优化在5G通信中,CRC码的生成矩阵的设计和优化对系统性能和可靠性有着重要的影响。

几种常用纠错码的性能分析及应用研究

几种常用纠错码的性能分析及应用研究
关键词
差错控制;纠错码;编译码原理;移动通信
Several commonly used error-correcting code performance analysis and in-depth study
Introduction
Human societyhasentered the 21st century, communication technology and the rapid development of information industry term, not only usrunninginto the information age, and profoundly affected and changed our lives work, various means of communication has become a widely usedsignificant sign of the times, people stay at home, really feel the "small global village" charm.To digital, fiber optic, mobile, network intelligence and technology is characterized by continuous development of the modern communications industry, will lead the people into the future world of information. However, communications technology has always been faced with an inevitable question of how to continue to reduce the error rate and improve communication quality. Improve the reliability of information transmission and the effectiveness of all communications workers in goal. Error-correcting code is to improve the reliability of information transmission is an important means of modern communication systems, it is used to improve the reliability of the channel and power transmission efficiency, so it can detect and correct signal errors introduced during transmission, anti-jammingability, so the error-correcting code is designed to ensure reliable data transmission is an important part. With the advent of the information age and the rapid development of microelectronics technology, today's error-correcting codes is no longer simply a theoretical study of the subject matter, it has become a standard technology is widely used, it is no longer committed to specialized personnel may be acquired by a science and become engaged in the communications, computer, electronic systems engineering for engineering and technical personnel are required to master a skill. Its application in the communication system can not be ignored.This is designed to study the significance of graduation.

信道编码理论

信道编码理论
????????????????????????个校验位个信息位knknknkknnncccccc????????02121??????????????????????????????????????????????????knknnnnnknknknnnknnnknknknknknnnknnnknknchchchcchchchcchchchc022011002222112212211111????8码的校验矩阵???????????????????????????????????????????????????????????0001000100010210110212111?????????????????????????????????ccchhhhhhnnnknknnknknnknknknnkn列行校验矩阵校验矩阵的各行之间是线性无关的即校验矩阵的行秩为nk
0111010
100
1001110
101
1010011
110
1101001
111
1110100
3
线性分组码性质
性质
➢ [n, k, d]码中d等于非零码字的最小重量,即
d
min
Ci [n,k
]
w(Ci
)
➢ GF(2)上[n, k, d]码中,任何两个码字C1,C2之间有如下关系:
w(C1 + C2)=w(C1)+w(C2)-2w(C1 ·C2)
限定距离译码 ➢ 任一[n, k, d]码,能纠正 t (d 1) / 2 个随机错误。如
果在译码时,仅纠正t’ < t个错误,而当错误个数大于t’ 时,译码器不进行纠错而仅指出发生了错误,称这种 译码方法为限定距离译码。
22

汉明码生成矩阵和校验矩阵

汉明码生成矩阵和校验矩阵

汉明码生成矩阵和校验矩阵汉明码是一种重要的纠错编码方法,被广泛应用于数字通信、计算机存储等领域。

在汉明码中,生成矩阵和校验矩阵是两个关键的概念。

本文将详细介绍汉明码生成矩阵和校验矩阵的概念、计算方法和应用。

一、汉明码概述汉明码是由美国数学家理查德·汉明在1950年代提出的一种二进制线性块码。

它通过添加冗余位来实现对数据的纠错,使得在传输过程中出现一定错误时,接收端能够自动检测并纠正这些错误。

汉明码的优点是可以对多个错误进行纠正,并且在出现错误率不高的情况下,可以保证接收端几乎100%的正确性。

因此,汉明码被广泛应用于通信和存储系统中。

汉明码的核心思想是为原始数据添加一定数量的冗余位,生成新的编码后的数据。

这些冗余位称为检验位,它们的值是由原始数据按照一定规则计算得到的。

接收端通过重新计算检验位并与接收到的数据进行比较,就可以判断出出现了哪些错误,并进行纠正。

二、生成矩阵在汉明码中,生成矩阵是一个非常重要的概念。

Generating matrix用来包含线性码的一个表示,它由码的生成元组成。

采用生成矩阵的汉明码又被称为系统式汉明码。

生成矩阵是一个r × (n - r) 的矩阵,其中 r 是校验位的数量,n 是编码后的数据位数。

生成矩阵的作用是将原始数据与一组权值矩阵进行矩阵乘法,得到编码后的数据。

这些权值矩阵包括单位矩阵和检验矩阵的转置。

生成矩阵的生成方法有多种,其中最常见的是使用二元域上的范德蒙矩阵。

范德蒙矩阵也称为范德蒙矩阵或范德蒙德矩阵,是一个n × r 的矩阵,它的每个元素都是二进制 0 或 1。

具体来说,它的第 i 行第 j 列的元素是x_i^(j-1),其中 x_i 是原始信息位的值。

范德蒙矩阵与编码后的数据向量相乘后,得到的是一个长度为 r 的检验位向量。

3、校验矩阵校验矩阵也是汉明码中一个和生成矩阵一样重要的概念,是由生成矩阵的某些行按照一定规律组合而成的。

数据通信原理实验指导书

数据通信原理实验指导书

实验一编码与译码一、实验学时:2学时二、实验类型:验证型三、实验仪器:安装Matlab软件的PC机一台四、实验目的:用MATLAB仿真技术实现信源编译码、过失操纵编译码,并计算误码率。

在那个实验中咱们将观看到二进制信息是如何进行编码的。

咱们将要紧了解:1.目前用于数字通信的基带码型2.过失操纵编译码五、实验内容:1.经常使用基带码型(1)利用MATLAB 函数wave_gen 来产生代表二进制序列的波形,函数wave_gen 的格式是:wave_gen(二进制码元,‘码型’,Rb)此处Rb 是二进制码元速度,单位为比特/秒(bps)。

产生如下的二进制序列:>> b = [1 0 1 0 1 1];利用Rb=1000bps 的单极性不归零码产生代表b的波形且显示波形x,填写图1-1:>> x = wave_gen(b,‘unipolar_nrz’,1000);>> waveplot(x)(2)用如下码型重复步骤(1)(提示:能够键入“help wave_gen”来获取帮忙),并做出相应的记录:a 双极性不归零码b 单极性归零码c 双极性归零码d 曼彻斯特码(manchester)x 10-3x 10-3图1-1 单极性不归零码图1-2双极性不归零码x 10-3x 10-32.过失操纵编译码(1) 利用MATLAB 函数encode 来对二进制序列进行过失操纵编码, 函数encode 的格式是:A .code = encode(msg,n,k,'linear/fmt',genmat)B .code = encode(msg,n,k,'cyclic/fmt',genpoly)C .code = encode(msg,n,k,'hamming/fmt',prim_poly)其中A .用于产生线性分组码,B .用于产生循环码,C .用于产生hamming 码,msg 为待编码二进制序列,n 为码字长度,k 为分组msg 长度,genmat 为生成矩阵,维数为k*n ,genpoly 为生成多项式,缺省情形下为cyclpoly(n,k)。

一阶RM码的一种简单编译码实现方法

一阶RM码的一种简单编译码实现方法

一阶RM码的一种简单编译码实现方法◎刘春江郭沛宇施玉海广播科学研究院◎谢锦辉广播电视规划院副院长1引言数字电视卫星直播业务正在全球各地,特别是英美等国家和地区蓬勃发展。

同时,随着交互式电视。

本地频道、高清电视、多媒体业务的大量推出,以及美国两颗新一代高功率、全Ka波段的高清电视直播卫星的发射成功,直播卫星正不断提升在市场上的竞争力,并迎来高清电视及多媒体应用的时代。

但卫星数字电视直播有其如下不足之处:(1)Ku频段存在雨衰,即受雨、雪天气的干扰比较严重;(2)在城市地区受高层建筑及居住场地条件的限制,居民接收卫星电视直播节目将会受到一定的影响。

为克服这些问题.除了可适当加大天线外,在新的卫星数字电视标准DVB—s2中.采用了具有更强纠错能力、更高编码增益的LDPc编码代替了DVB—s标准中采用的Rs编码,并对重要的信息采用了具有更强保护能力的RM编码方式。

Reed—MuIler码(简记为RM码)由MuIIer于1954年从线性空问角度出发所构造川,同年Reed用大数逻辑译码方法解决了它的译码,随后编码工作者对RM码进行了深入研究。

在实际应用中使用最广泛的是n=2k的一阶RM码,主要用于对需要特殊高强度保护的重要信息的编码上.DVB—s2标准中应用的就是该种码型。

本文从RM码的实际应用出发,在分析RM码通用编译码算法的基础上.针对RM码应用中的特点,提出了一种基于查找表的简单易行的一阶RM码编译码方法。

2一阶RM码的通用编译码方法介绍RM码的编译码方法之前.首先给出两个相关概念‘31(1)RM码的定义长为n=2m的第r阶二元Reed—Muller(RM)码R(r,m)是所有小于或等于r次布尔向量多项式生成的向量集合,其中0≤r≤m。

例如:长为8的1阶RM码R(1,3)有如下形式的16个码字:连接数据线是否接好。

(5)定期对天馈系统进行认真的检查、测试.以确保整个系统可靠工作。

(6)激励器风机运行情况、面板按键情况。

定义矩阵的命令符 -回复

定义矩阵的命令符 -回复

定义矩阵的命令符-回复"定义矩阵的命令符(F)是一种用于描述和操作矩阵的符号或指令。

通过使用矩阵的命令符,可以对矩阵进行数学运算、线性变换、数据处理和统计分析等操作。

这篇文章将一步一步回答有关矩阵的命令符的主题,包括命令符的基础概念、常用命令符及其功能,以及如何使用命令符定义矩阵。

"一、命令符的基础概念命令符是一种特殊的符号或指令,用于在计算机或特定的数学环境中描述和操作矩阵。

它们提供了一种标准化的语法和语义,可以方便地进行矩阵运算和分析。

常见的数学软件和编程语言如MATLAB、Python和R都提供了丰富的矩阵命令符。

二、常用命令符及其功能1. 创建矩阵命令符可以用于创建矩阵。

例如,在MATLAB中,我们可以使用"[ ]"来创建一个矩阵,并在括号内按行或按列输入矩阵的元素。

在Python的NumPy库中,我们可以使用"numpy.array()"命令来创建矩阵。

2. 访问矩阵元素命令符也可以用于访问矩阵的特定元素。

在大多数编程语言中,我们使用矩阵的索引来获取矩阵中的元素。

例如,在MATLAB中,我们可以使用"( )"来指定矩阵的行和列索引,从而获取矩阵的特定元素。

3. 矩阵运算命令符可以用于执行各种矩阵运算,如加法、减法、乘法和除法。

例如,在MATLAB中,我们可以使用"+"、"-"、"*"和"/"等命令符来执行这些运算。

在Python的NumPy库中,我们可以使用相应的运算符或函数来执行相应的矩阵运算。

4. 线性变换命令符还可以用于描述和执行矩阵的线性变换。

线性变换是矩阵在向量空间中的重要应用之一。

例如,在MATLAB和Python的NumPy库中,我们可以使用矩阵乘法命令符来执行线性变换。

通过定义一个变换矩阵,并将其与输入向量相乘,可以实现对向量的线性变换。

第6章 信道编码(3)

第6章 信道编码(3)

所有非零码字重量都是2m-1 ,称为最大长度码、
等距码或单型码。
例1. (7,4)汉明码,其系统码
1 0 0 0 1 0 1 G 0 1 0 0 1 1 1
0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1
1 1 1 0 1 0 0 H 0 1 1 1 0 1 0
1 1 0 1 0 0 1
的倍式。 若 h(x) ≠f (x)g(x) , 则有如下欧几里德除法原理成立,
存在商式q (x) 和余式r(x)使 0 or(x) o f (x) h(x) = q(x) f (x)+r(x) ,
称h(x)与r(x)模f (x)相等,r(x)称为h(x)模f (x)的余式。 h(x) = r(x) mod f (x)
g1 g2
G2
g1
g3
,
g2 g3
G3 g1 g2 g3
本次课内容: ➢设计和构造编码方法:修正法。 ➢循环码
✓循环码的多项式描述 ✓循环码的生成矩阵
设计和构造编码方法:修正法。 ① 扩展。 ② 打孔(删余)。 ③ 增广。 ④ 删信。 ⑤ 延长。 ⑥ 缩短。 ⑦ 乘积。 ⑧ 级联。 ⑨ 交织。
定理2: g(x) 是(n , k)循环码的生成多项式,当且仅
当g(x) 是 xn 1的r = n - k 次因式。
证明:必要性证明。 g(x) 是(n , k)循环码的生成多项式,
则由欧几里德除法原理有
xk g(x) 1(xn 1) r(x) or(x) n
(5)
则 r(x) xk g(x) mod xn 1
, ,
an2 ) an1, a0
,
a1
,aaL1980
aa1910

m序列的原理及应用总结

m序列的原理及应用总结

m序列的原理及应用总结1. 概述m序列(maximum-length sequence),也称为伪随机噪声序列或m序列码,是一种特殊的二进制序列。

m序列具有良好的随机性和周期性,具有广泛的应用领域,例如通信系统中的扩频技术、密码学中的序列密码以及信号处理中的相关分析等。

本文将介绍m序列的原理和应用。

2. m序列的生成原理m序列是通过线性移位寄存器(LSR)和反馈逻辑实现的。

下面是m序列的生成原理:1.首先,选择一个m阶多项式,表示为G(x)=g0+g1x+g2x2+…+gm-1xm-1,其中gi ∈ {0, 1},且m大于1。

2.初始化一个m位寄存器,将其所有位都设置为1。

3.对于每个时钟周期,将寄存器的最低位输出作为m序列的输出,并根据反馈逻辑更新寄存器的状态。

4.反馈逻辑根据G(x)的系数进行计算,具体计算方式为将寄存器的值与G(x)的系数进行与运算,然后将结果进行异或操作,并将计算结果作为寄存器的新状态。

5.重复步骤3和步骤4,直到生成所需的m序列。

3. m序列的特性m序列具有以下几个特性:•最大长度:m序列的周期长度为2m-1,即n=2m-1。

•等自相关性:m序列与其自身进行互相关时,对于任意的偏移量k (0≤k≤n-1),互相关系数均为0。

•平衡性:m序列的周期内0和1的个数相等,即0和1出现的次数相差不超过1。

•异构性:m序列的任意m位子序列都是一个伪随机序列。

4. m序列的应用m序列具有良好的性质,因此在许多领域都有重要的应用。

以下是m序列的几个主要应用:4.1 扩频技术扩频技术是将原始数据序列通过与m序列进行逐位异或得到扩频序列的技术。

扩频序列具有较大的频带宽度,在通信系统中广泛应用于抗干扰、低功率传输以及多用户接入等方面。

m序列被广泛应用于扩频码的产生。

4.2 序列密码系统m序列在密码学中有重要的应用,可以用于产生密钥序列。

由于m序列具有较长的周期和良好的随机性质,能够提供较高的安全性。

相关主题
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

RM 码的生成矩阵
1. RM 码是一类纠正多个差错的编码,这类码构造简单的构造,结构特性丰富。

对于任意整数m 和r ,0<r<m,存在一个二进制r 阶RM 码,记为RM(r,m),其参数如下: 码长: n=2m ;
维数: k(r,m)=1+c c c r
m m m +++.......21 最小距离: d=2
2. RM 码的生成矩阵构Grm(r,m)成如下:
V0={1,1,...........................................1}
Vi={0,.....0,1.....1,0.....0,..........,1......1}
ViVj={Vi0*Vj0,..............,Vi(n-1)*Vj(n-1)}.....一直到r 次相乘
即Grm(r,m)={V0,V1,........,Vm,V1V2,........Vm-1Vm.......至r 次相乘}
3. 用C++编写Grm(r,m)思想如下:
3.1 码长计算:利用for 循环m 次,每次乘以二
令n 的初值为1
for(i=1;i<=m;i++)
n=n*2;
维数的计算:先定义一个递归函数fac1( int a)完成一个整数的阶乘计算;在定义一个函 数 fac2()完成排列组合的计算,其中调用fac1( int a)函数;
代码如下:
int fac1(int a)
{
if(a==1)
return 1;
else
return a*fac1(a-1);
}
int fac2(int a,int b)
{
return fac1(a)/fac1(b)/fac1(a-b);
}
令k 的初值为1,利用for 循环r 次,累加每次排列组合数:
for(i=1;i<=r;i++){
k=k+fac2(m,i);
}
3.2各行向量的生成方法:
对于V0向量直接用赋除值的方法:
for(j=0;j<n;j++){
*(*(g+0)+j)=1;
cout<< *(*(g+0)+j) <<" ";
}
对于Vi向量生成方法:
先算出码长2(i-1)整除n,将码长分成多少组0,1交替的序列;对于Vi序列中的第J 个数整除2(i-1),得的商为奇数是,则第J 个数为1,否则为0;
for(i=1;i<=m;i++){
a=(int)pow(2,i-1);
b=n/a;
for(j=0;j<n;j++){
if((j/a)%2==0)
*(*(g+i)+j)=0;
else
*(*(g+i)+j)=1;
cout << *(*(g+i)+j) <<" ";
}
对于ViVj向量的生成方法:
利用三个for循环,第一个变量i为控制Vi向量不变,通过第二个变量j的自加,分别使异于Vi的向量与Vi相乘,第三个变量是控制Vi和Vj的第a个元素相乘。

其代码如下:for(i=1;i<m;i++){
for(j=i+1;j<=m;j++){
for(a=0;a<n;a++){
*(*(g+m+i)+a)= (*(*(g+i)+a))* (*(*(g+j)+a));
cout << *(*(g+m+i)+a) << " ";
}
cout << endl;
}
}
}
下面以m=4,r=2为例,其总的代码如下:
#include <iostream.h>
#include <math.h>
void main(){
int a,b,m=4,r=2,n=1,k=1;
int i,j;
// cin >> m >> r;
//cout << "m =" << m << " " << "r=" << r <<endl;
for(i=1;i<=m;i++)
n=n*2; //计算码长
cout << "码长为:" << n << endl;
int fac1(int a); // 计算码的维数
int fac2(int a,int b);
for(i=1;i<=r;i++){
k=k+fac2(m,i);
}
cout << "该码的信息位长度为:" << k << endl;
int **g=new int*[k]; //创建一个二维数组,存放生成矩阵
for( i=0;i<k;i++)
{
g[i]=new int[n];
}
cout<<"The array named g["<<k<<"]["<<n<<"] is created."<<endl;
for(j=0;j<n;j++) //定义g[0]={1,1,....1}
{
*(*(g+0)+j)=1;
cout<< *(*(g+0)+j) <<" ";
}
cout << endl;
//生成V1,V2,V3,V4向量
for(i=1;i<=m;i++){
a=(int)pow(2,i-1);
for(j=0;j<n;j++){
if((j/a)%2==0)
*(*(g+i)+j)=0;
else
*(*(g+i)+j)=1;
cout << *(*(g+i)+j) <<" ";
}
cout << endl;
}
//生成V1V2 、...... 、V3V4 向量
for(i=1;i<m;i++){
for(j=i+1;j<=m;j++){
for(a=0;a<n;a++){
*(*(g+m+i)+a)= (*(*(g+i)+a))* (*(*(g+j)+a));
cout << *(*(g+m+i)+a) << " ";
}
cout << endl;
}
}
}
int fac1(int a)
{
if(a==1)
return 1;
else
return a*fac1(a-1);
}
int fac2(int a,int b)
{
return fac1(a)/fac1(b)/fac1(a-b);
}
编译运行结果如下:
如果对于更大的m和r,完成ViVj........Vm向量的生成比较麻烦,可以定义一个函数完成两个相量的相乘,当n>2个向量相乘时,也可以调用此函数,可利用上次(n-1)个的向量在与异于(n-1)个向量的单个向量分别相乘。

相关文档
最新文档