离散 编码

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数电票编码规则 -回复

数电票编码规则 -回复

数电票编码规则-回复数字电子技术中的编码规则是定义数字信号如何转换为特定编码形式的规范。

这些编码规则在许多领域中得到广泛应用,例如计算机网络通信、数据存储、传感器接口等。

在本文中,我们将详细介绍几种常见的数电编码规则,并逐步解释其原理和应用。

一、二进制编码(Basic Binary Code)二进制编码是数字电子技术中最基本的编码形式。

它使用两个不同的电平表示数字1和0。

其中,高电平表示数字1,低电平表示数字0。

二进制编码是一种最简单、最直观的编码方式,适用于绝大部分数字电子系统。

二进制编码具有以下特点:1. 它是一种离散编码,每个数字都被分配一个唯一的编码。

2. 它只使用了两个状态(0和1)来表示数字。

3. 它易于理解和实现。

二、格雷码(Gray Code)格雷码是一种特殊的二进制编码形式。

在格雷码中,连续的两个数字之间只有一位数值发生变化。

格雷码的特点使得它在许多应用中比二进制编码更具优势,特别是在模拟信号转换和旋转编码器中应用广泛。

格雷码的特点如下:1. 它减少了数字之间的转换错误,减少了误差率。

2. 位数增加时,连续数字之间的位数变化最少,减少了状态切换引起的干扰。

3. 它在数字机械编码器和数字光学传感器等设备中运用广泛,可以有效提高传感器解析度和减小机械切换次数。

三、多位数编码(BCD Code)多位数编码也是一种常见的数字编码形式,它将十进制数表示成二进制数的形式,在数电技术中常用于数字显示和控制电路。

多位数编码使用四位二进制数来表示一个十进制数,每个二进制位表示一个十进制数位。

多位数编码的特点如下:1. 它可以直接与七段数码管等数字显示设备配合使用,实现数字的显示和控制。

2. 它易于理解和实现,适用于大多数数字电路系统。

3. 它可以将十进制数转换为二进制数,并可以反向转换。

四、ASCII码(American Standard Code for Information Interchange) ASCII码是一种广泛应用于计算机和电子通信中的编码形式。

信息论-第五章

信息论-第五章
当d ( y,u(0) ) min d ( y,u)时, u跑遍所有码字
将输出值 y译为码字 u(0)。
2024/10/2
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§5.1 离散信道编码问题
命题 最大似然概率准则等价于最小距离准则。 证明
pN(y|u)=P(Y1=y1|U1=u1)P(Y2=y2|U2=u2)…P(YN=yN|UN=uN) =(p/(D-1))d(1-p)N-d,
记w(y)=P((Y1Y2…YN)=y)。我们知道
w( y) q(u) pN ( y | u); u跑遍所有的码字 (全概率公式)
b(u | y) q(u) pN ( y | u) w( y)
q(u) pN ( y | u) ;
q(c) pN ( y | c)
c跑遍所有的码字
(贝叶斯公式)
一些。发送哪个码字的条件下,最可能收到y,就认为发送 的是哪个码字。 最大似然概率准则(最小距离准则)的实现比最大后验概率 准则的实现更简单:前者只需要看哪个码字与y的Hamming 距离最小;后者需要知道各码字的概率分布,然后用贝叶 斯公式计算并比较后验概率。 两种准则都可以用在没有编码(直接发送)情况下的纠错译 码。
道响应特性,而且 pN(y|u)=P(Y1=y1|U1=u1)P(Y2=y2|U2=u2)…P(YN=yN|UN=uN) =(p/(D-1))d(1-p)N-d, 其中d是(y1y2…yN)与(u1u2…uN)对应位置值不相同的位数;
(以后将称d为Hamming距离)
2024/10/2
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§5.1 离散信道编码问题
C40
p0 (1
p)4
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p)3
1 2
C42
p2 (1

雷达信号基本知识

雷达信号基本知识

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1. 非线性调频信号(NLFM)由前面介绍,我们知道为了解决单载频脉冲信号的局限性,在现代雷达系统中,人们普遍使用具有大时宽带宽积的脉冲压缩信号。

脉冲压缩技术:在发射端,通过对相对较宽的脉冲进行调制使其同时具有大的带宽,从而得到大时宽带宽积的发射信号;在接收端,对接收的回波信号进行压缩处理,得到较窄的脉冲。

下图为 LFM 信号脉压前后的回波对比图,同图中我们可以看出,脉压可极大的提升目标的距离分辨率。

故脉冲压缩可以有效地解决距离分辨力与平均功率(速度分辨力)之间的矛盾,能够得到较高的距离测量精度、速度测量精度、距离分辨率和速度分辨力,在现代雷达中得到了广泛的使用。

在脉冲压缩技术中,雷达所使用的发射信号波形的设计,是决定脉冲压缩性能的关键。

常用的发射信号波形分为:线性调频(LFM)信号,非线性调频(NLFM)信号和相位编码(PSK)信号等,本文主要讨论的是NLFM信号。

LFM 信号的产生和实现都比较容易,是研究最早、应用较为广泛的一种脉冲压缩信号。

LFM 信号的频率在脉冲宽度内与时间变化成线性关系。

LFM 信号最大的优点是匹配滤波器对回波信号的脉冲多普勒频移不敏感,即使回波信号具有较大的多普勒频移,采用原有的匹配滤器仍然能得到较好的脉冲压缩结果,因而可简化信号处理系统。

LFM信号波形如下图所示。

但 LFM 信号匹配滤波器输出响应的旁瓣较高,为了抑制旁瓣常需要进行加权处理,但这会造成主瓣展宽,并导致信噪比损失。

此外,LFM 信号的缺点是会产生多普勒耦合时移现象,不能同时独立提供距离和速度的测量值。

LFM 信号经过匹配滤波器后的输出响应及主副瓣图形如下图所示。

为了解决以上问题,现代雷达也经常采用非线性调频(NLFM)信号。

NLFM 信号的频率随着时间做非线性变化,其突出的优点是直接进行匹配滤波即可得到较低的旁瓣而无需加权处理,因而避免了引入加权所带来的信噪比损失问题。

数字编码的知识点总结

数字编码的知识点总结

数字编码的知识点总结数字编码是指将数字信息以一定的方式转换成另一种形式,以便于存储、传输、处理或者显示。

数字编码具有广泛的应用,包括计算机领域、通信领域、媒体领域等多个领域。

掌握数字编码的知识对于理解数字技术的原理和应用具有重要意义。

本文将从数字编码的基本概念、常用的数字编码方式、数字编码的应用等方面进行总结。

一、数字编码的基本概念数字编码是指将一定的数字信息以一定的方式进行转换的过程。

在数字编码的过程中,通常涉及到两个方面的操作,一是将原始数字信息转换成一定的编码形式,即编码过程;二是将编码信息再还原成原始数字信息的解码过程。

数字编码的基本概念如下:1.1 数字编码的作用数字编码的作用主要体现在以下几个方面:1) 存储和传输:数字编码可以将数字信息以高效的形式进行存储和传输,比如将文本信息、音频信息、视频信息等转换成适合存储和传输的二进制数据流。

2) 处理和计算:数字编码可以将数字信息转换成计算机可以处理的形式,以便于进行数据处理、计算和分析。

3) 显示和呈现:数字编码可以将数字信息转换成适合于显示和呈现的形式,比如将计算机数据转换成屏幕上的图像或者声音。

1.2 数字编码的特点数字编码具有以下几个特点:1) 二进制形式:数字编码通常采用二进制形式表示,即由0和1组成的序列。

这是因为计算机系统中使用的基本单位是比特(bit),只有两种状态,所以采用二进制形式可以更方便地进行存储和处理。

2) 压缩与解压缩:数字编码可以对数字信息进行压缩,以减少存储和传输所需的空间和带宽。

同时,也可以对压缩后的编码进行解压缩,将其还原成原始的数字信息。

3) 离散信号:数字编码通常处理的是离散的数字信号,而不是连续的模拟信号。

这是因为数字编码是基于数字技术进行的,数字技术处理的是离散的信息。

1.3 数字编码的原理数字编码的原理主要涉及到以下几个方面:1) 数字化:数字编码首先需要将原始的模拟信号或者文本信息转换成数字形式,即进行数字化处理。

dct编码原理

dct编码原理

dct编码原理
DCT(离散余弦变换)编码是一种用于图像和音频压缩的常用方法。

它通过将信号转换为基于余弦函数的频域表示,在保留关键信息的同时丢弃冗余数据来实现压缩。

DCT编码的原理是将原始信号分解为不同频率的余弦波形,然后对这些波形进行量化和编码。

具体来说,编码过程包括以下几个步骤:
1. 将输入信号分成块:DCT编码通常将输入信号划分为固定大小的块,例如8x8像素的图像块或音频帧。

2. 应用DCT变换:对每个块应用DCT变换,将其从时域转换到频域。

这意味着对于图像,我们将8x8像素块转换为相应的8x8频谱系数。

3. 量化:对DCT系数进行量化。

由于相邻频域系数通常具有较高的相关性,并且高频系数对图像或音频的质量影响较小,因此可以通过减少高频系数的精度和量化低频系数来减少数据的冗余。

一般来说,采用较低的量化步长(即量化精度更高)将产生更高质量的编码,但也会占用更多的存储空间。

4. 编码:对量化后的DCT系数进行压缩编码。

常用的方法包括哈夫曼编码、算术编码等。

这些编码方法能够根据系数的出现频率来分配更短的编码长度,从而进一步减小数据的存储空间。

通过以上步骤,DCT编码能够在一定程度上压缩信号数据,减小存储空间的使用。

当需要还原原始信号时,可以通过逆向操作进行解码:解码量化系数和逆变换,从频域反转到时域,最终得到近似于原始信号的重建结果。

总的来说,DCT编码通过将信号转换为频域表示,并对频域系数进行量化和编码,以实现压缩。

它是一种广泛应用于图像和音频压缩的有效方法,具有良好的压缩效果和可逆性。

信息论与编码(第三版) 第4章 离散信源编码理论-0525

信息论与编码(第三版) 第4章 离散信源编码理论-0525

1
1
N log p(x1x2...xN ) N i log p(xi )
-E log p(x) 以概率
H(X)
定义4.1 关于p(x)的典型集合 A( N ) 是序列 (x1x2...xN ) X 的集合,具有下列性质 2N (H ( X ) ) p(x1x2...xN ) 2N (H ( X ) )
)
H(X
)
|
}
1
得到性质2
性质(3) 2 | A | 1 p(X)
p(X)
2N (H ( X ) )
XxN
XA ( N )
XA( N )
N (H ( X ) ) (N )
渐近等同 分割含义
典型序列 定义
相同数据 相加
性质(4) 对于充分大的N p{A (N)} 1
2 | A | 1 p{A(N)}


典型序列数量不大于2N(H(X)+ε)
编码:0+序列编号

码长 N(H ) 2
非典型序列
编码:1+序列编号
码长: N log | X | 1
这是一种无失 真编码方法
❖ 上述的编码方案具有下列性质:
码与序列之间是一一对应的,第一位是前缀码,表示码的长 度或者类型。
非典型序列采用的是枚举法,尽管没有考虑非典型序列的长
X p(x)
0 p(0)
p
1 p(1) q
主要关心典型序 列,典型序列的 任何特性都是以 大概率成立的, 而且决定了样点
值的主要特性
如果随机变量 X1, X2,..., X N 都服从独立同一分布
那么序列 (x1x2...xN ) 的概率为

编码器的工作原理及分类

编码器的工作原理及分类

编码器的工作原理及分类编码器是一种电子设备或电路,用于将模拟信号转换为数字信号。

编码器的工作原理是通过将连续的模拟信号转换为离散的数字信号,以便于传输、处理和存储。

编码器通常由两个主要组件组成:采样器和量化器。

采样器负责以一定的频率采样输入模拟信号,将其转换为离散的样本。

量化器则将采样后的样本进行量化,将其映射为一系列离散的数字值。

具体而言,编码器的工作原理如下:1.采样:编码器通过将输入模拟信号按照一定的频率进行采样,将其转换为一系列离散的样本。

采样频率决定了样本的数量和质量,通常采样频率越高,样本的精度越高,但也会增加系统的复杂性和数据的处理量。

2.量化:采样后的样本是连续变化的模拟信号,需要通过量化将其转换为离散的数字信号。

量化器将样本映射为一系列离散的数字值,通常使用一个固定的二进制或多进制编码方案,如二进制码、格雷码等。

量化过程中,样本与最接近的离散数值匹配,即将样本所属的区间表示为该离散数值。

3.编码:量化后的离散信号通过编码器进行编码,转换为数字信号。

编码器使用一种特定的编码方案,将离散信号映射为二进制码或其他数字表示形式,常见的编码方式有直接二进制编码(BCD)、格雷码、ASCII 码等。

编码后的数字信号可以直接传输、存储和处理。

编码器根据输入信号和编码方式的不同,可分为多种不同类型,常见的编码器类型有以下几种:1.广义编码器:广义编码器是最常见的编码器类型,可将任何类型的输入信号转换为数字信号,如模数转换器(ADC)和音频编码器等。

广义编码器可根据输入信号的特点选择合适的编码方式,用于不同应用领域。

2.旋转编码器:旋转编码器是一种用于测量旋转运动的编码器,通常用于输入设备如鼠标、旋钮等的位置检测。

旋转编码器通过检测旋钮的旋转位置和方向,将其转换为数字信号输出。

3.光学编码器:光学编码器是利用光学原理测量位置的编码器,常用于测量线性或旋转运动的位置。

光学编码器通过红外线或激光光束与光栅结构进行交互,将光栅的运动转换为数字信号输出。

离散行业仓库物料编码规则

离散行业仓库物料编码规则

物料编码规则根据我院产品结构和生产资料使用情况,制定以下物料编码编写规则。

1 范围本标准规定了我院管理信息系统中物料分类及编码方法。

本标准适用于我院工厂生产及各项管理工作中的各类物料的编码。

2 编码原则2.1 简单性物料编码在应用文字符号或数字上力求简单明了,节省阅读、填写、抄录的时间和手续,便于物料管理。

2.2 分类展开性物料相对简单时,只要将物料分类为几项即可;若物料相对复杂时,就要将大分类再加以细分,即多级分类。

2.3 完整性2.3.1 在物料编码时,所有的物料都应有对应的物料编码。

2.3.2 有新物料时,即应赋予新的物料编码。

2.3.3 为保证物料编码的完整性,没有编码的物料不得采购、入库和付款。

2.4 单一性一个物料编码只能代表一种物料,同一种物料只能找到一个物料编码。

一般地,只有物料的物理或化学性质没有变化,只有物料要在仓库中存储,就必须为其指定一个编码。

2.5 一贯性物料编码要统一且有一贯性,即物料编码规则实施后中途不得改变。

2.6 伸缩性考虑到未来新产品发展以及产品规格的变更而发生物料扩展或变动的情况,物料编码要预留伸缩空间,不能仅就目前物料的现状进行物料编码,否则新物料产生时就可能无码可编。

2.7 组织性物料编码应依据其编码的系统有机有序地组织与排列,以便随时可以从物料编码查知某项物料帐卡或资料。

2.8 适应电脑管理电脑的应用已经比较普及,因此在编码时一定要考虑录入的方便、快捷,因此编码应尽可能短,并尽量少使用其他符号,如‘#’、‘-’、‘*’等。

2.9充足性物料编码所采用的文字、记号或数字,必须有足够的数量,以便所组成的个别物料编码,足以代表所有个别物料,以及应付将来物料扩展时的实际需要,以免遇有特殊物料时无号可编。

2.10易记性在不影响上述八项原则之下,物料编码应选择易于记忆的文字、符号或数字,或赋予暗示或联想性。

3 编码规则3.1 物料大类别编码规则根据我院的实际情况,物料大类分为制造件、原材料、标准件、外购件、标准工艺装备、办公用品和劳保用品七大类。

数据预处理:独热编码(One-HotEncoding)和LabelEncoder标签编码

数据预处理:独热编码(One-HotEncoding)和LabelEncoder标签编码

数据预处理:独热编码(One-HotEncoding)和LabelEncoder标签编码⼀、问题由来在很多任务中,特征并不总是连续值,⽽有可能是分类值。

离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有⼤⼩的意义,⽐如color:[red,blue],那么就使⽤one-hot编码 2、离散特征的取值有⼤⼩的意义,⽐如size:[X,XL,XXL],那么就使⽤数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使⽤pandas可以很⽅便的对离散型特征进⾏one-hot编码import pandas as pddf = pd.DataFrame([['green', 'M', 10.1, 'class1'],['red', 'L', 13.5, 'class2'],['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']size_mapping = {'XL': 3,'L': 2,'M': 1}df['size'] = df['size'].map(size_mapping)class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)例如,考虑⼀下的三个特征:["male", "female"]["from Europe", "from US", "from Asia"]["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]如果将上述特征⽤数字表⽰,效率会⾼很多。

离散数学编码技术发展现状及趋势

离散数学编码技术发展现状及趋势

离散数学编码技术发展现状及趋势离散数学编码技术是计算机科学领域中的重要研究方向,它涉及到数据的可靠传输、信息的安全性以及数据压缩等方面。

本文将探讨离散数学编码技术的发展现状及未来的发展趋势。

一、发展现状1.1 基础理论离散数学编码技术的发展离不开基础理论的支持。

在离散数学领域中,集合论、图论、逻辑学、代数等理论被广泛应用于编码技术中。

这些理论为编码技术的研究提供了坚实的理论基础。

1.2 常见编码技术在离散数学编码技术的研究中,常见的编码技术包括:纠错编码、压缩编码、加密编码等。

纠错编码用于数据传输和存储中的错误检测与纠正,常见的纠错编码包括海明码、RS码等。

压缩编码用于减小数据的存储空间和传输带宽,常见的压缩编码包括霍夫曼编码、算术编码等。

加密编码用于保护数据的安全性,常见的加密编码包括DES、RSA等。

1.3 应用领域离散数学编码技术广泛应用于各个领域,如通信、计算机网络、存储系统、多媒体等。

在通信领域,离散数学编码技术在数据传输和信道编码中发挥着重要作用。

在计算机网络中,离散数学编码技术用于数据包的传输和路由选择。

在存储系统中,离散数学编码技术用于数据的备份和恢复。

在多媒体领域,离散数学编码技术用于图像、音频和视频的压缩和传输。

二、未来趋势2.1 量子编码技术随着量子计算机的发展,量子编码技术成为未来的研究热点。

量子编码技术利用量子态的叠加性和纠缠性,能够实现更高效的编码和解码过程。

目前,量子编码技术在量子通信和量子计算中已经有了一些应用,但仍然存在许多挑战,未来有望进一步发展和完善。

2.2 深度学习与编码技术的结合深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它通过模拟人脑神经网络的方式来解决复杂问题。

深度学习在图像和语音识别等领域取得了重要突破,但在数据压缩和编码方面的应用还相对较少。

未来,结合深度学习和编码技术可以探索新的数据压缩和编码方法,提高数据传输和存储的效率。

2.3 码率自适应编码技术码率自适应编码技术是指根据当前的网络状况和用户需求来动态地调整编码率,以实现更好的传输效果。

离散数学中的编码理论知识框架

离散数学中的编码理论知识框架

离散数学中的编码理论知识框架在离散数学中的编码理论知识框架中,我们将讨论编码理论的基本概念、常用编码技术以及编码的应用等方面。

编码理论是计算机科学和信息工程领域的重要基础理论,它在数据传输、存储和处理等方面起着关键作用。

一、基本概念编码是将一种信息转化为另一种形式的过程。

在编码理论中,我们需要了解以下几个基本概念:1.1 信源:信源是指产生信息的源头,可以是离散的符号、字母、数字或其他可以表示信息的物体。

1.2 码字:码字是用于表示信源输出结果的编码序列。

1.3 编码:编码是将信源输出结果映射为码字的过程。

1.4 解码:解码是将接收到的码字恢复为原始信源输出结果的过程。

1.5 码长:码长是指一个码字的长度,它表示了编码所需的比特数或数字的位数。

1.6 前缀编码:前缀编码是指没有任何码字是其他码字的前缀的编码方式。

1.7 码率:码率是指单位时间内传输的码字数或码字位数。

二、常用编码技术在编码理论中,有多种常用的编码技术,下面将介绍其中几种:2.1 哈夫曼编码:哈夫曼编码是一种基于出现频率进行编码的无损编码技术。

它通过构建哈夫曼树来实现对信源输出结果的编码,使得出现频率高的符号有较短的码字,从而达到压缩数据的效果。

2.2 霍夫曼编码:霍夫曼编码是一种基于信源输出结果的概率分布进行编码的无损编码技术。

它通过构建霍夫曼树来实现对信源输出结果的编码,使得频率较高的符号有较短的码字,从而达到压缩数据的目的。

2.3 线性编码:线性编码是指使用线性函数对信源输出结果进行编码的技术。

常见的线性编码方式有奇偶校验码、循环冗余校验码等。

2.4 网络编码:网络编码是指在网络通信中对数据进行编码的技术。

它能够通过将多个数据包进行线性组合,使得接收方只需接收一部分数据包即可恢复出原始数据。

三、编码的应用编码在现代通信中有着广泛的应用,下面将介绍几个常见的应用领域:3.1 数据压缩:编码技术在数据压缩中扮演着重要角色。

通过合理选择编码方式,可以减少数据的冗余信息,从而实现对数据的压缩存储和传输。

离散消息的概念

离散消息的概念

离散消息的概念离散消息是信息论中的一个概念,主要用于描述传输的消息中是否存在连续值。

在信息传输过程中,消息通常是通过信号或者符号进行传递的。

离散消息是指由离散符号或者离散信号构成的消息。

相对而言,连续消息则是由连续信号或者连续符号构成的。

离散消息的特点是它的取值是离散的、有限的或者可数的。

常见的离散消息包括数字、字母、符号等。

离散消息的传输通常依赖于离散编码和离散调制技术。

离散编码是将离散的消息映射到码字的过程,常用的离散编码方法有哈夫曼编码、香农编码等。

离散调制则是将离散的消息映射到离散的信号的过程,常用的离散调制方法有频移键控、相位键控、振幅键控等。

离散消息的概念对于信息传输和存储具有重要意义。

首先,由于离散消息的特点,它可以使用离散编码进行高效的压缩。

比如,在文本传输中,可以使用哈夫曼编码将出现频率较高的字母或单词编码为较短的码字,从而降低传输的数据量。

其次,由于离散消息的特点,它在传输过程中不容易受到噪声和失真的影响。

因为离散消息的取值是离散的,即使在传输过程中发生了一些误差,也不会导致整个消息的丢失或者无法恢复。

这在数字通信中尤为重要,因为数字通信往往面临信道中的噪声和干扰。

最后,离散消息的概念也为信息存储提供了一种标准化的方式。

比如,在计算机中,离散消息可以通过二进制编码表示,从而方便地存储和处理。

离散消息的概念还可以延伸到其他领域。

在离散数学中,离散消息可以看作是离散数列或者离散函数。

离散数列是指由一系列离散值组成的序列,而离散函数则是把自变量离散到有限个或者可数个值的函数。

离散消息在离散数学中有着广泛的应用,比如在组合数学和图论中。

总之,离散消息是信息传输中一个重要的概念,它描述了传输消息是否是由离散符号或者离散信号构成的。

离散消息的传输依赖于离散编码和离散调制技术。

离散消息的特点使得它在信息传输和存储中具有重要意义。

在信息传输中,离散消息可以高效地进行压缩,并且在传输过程中不容易受到噪声和失真的影响。

沃尔什码编码过程

沃尔什码编码过程

沃尔什码,也被称为离散傅里叶变换(DFT),是一种数字信号处理中的重要编码方式。

它通过将原始数据分解为一系列离散的频率分量,然后将这些分量编码为二进制数,从而实现数据的传输和存储。

在沃尔什码编码过程中,首先需要将原始数据序列进行快速傅里叶变换(FFT),得到每个频率分量的复数表示。

然后,将这些复数分量映射到沃尔什码的对应位置。

这一过程可以通过查表或迭代算法实现,其中查表法的速度更快,但需要预先计算并存储所有可能的频率分量映射。

在映射完成后,将得到的二进制数序列进行反变换,得到沃尔什码表示的原始数据。

这一过程可以使用逆快速傅里叶变换(IFFT)完成,也可以使用简单的位操作实现。

需要注意的是,沃尔什码的编码过程涉及到大量的复数运算和映射操作,因此需要使用适合处理复数的算法和数据结构。

同时,由于沃尔什码是一种基于频率域的编码方式,因此对于时域信号的突变和噪声较为敏感。

为了提高沃尔什码的鲁棒性,可以在编码过程中引入差分编码和交织等技术。

总的来说,沃尔什码是一种高效的数字信号编码方式,广泛应用于数字通信、音频压缩等领域。

它的出现极大地推动了数字信号处理技术的发展和应用。

离散数学及其应用:群与编码课件

离散数学及其应用:群与编码课件

Unit of information
Message(消息) is a finite sequence of characters from a finite alphabet B = {0, l } Word(字) is a sequence of m 0's and l s.
Groups
The set B is a group under the binary operation + (mod 2 addition ) It follows that Bm = B × B × … × B (n factors) is a group under the operator ⊕ defined by
(1,0)
• (1,1)
• (0,0)
• (0,1)
Bm(0,1)->Bn(000,111)
• (0,0,1) (0,1,1)
• (1,0,1)
• (1,1,1) • (0,0,0) • (1,0,0)
• (0,1,0)
• (1,1,0)
Hamming distance – 海明距离
Let x and y be words in Bm. The Hamming distance δ(x, y) between x and y is the weight, |x⊕y|, of x ⊕ y. The distance between x = x1x2…xm and y = y1y2…ym is the number of various of i such that xi ≠ yi, that is, the number of positions in which x and y differ. Using the weight of x ⊕ y is a convenient way to count the number of different positions.

混合离散连续编码

混合离散连续编码

混合离散连续编码是一种将离散和连续变量混合在一起进行编码的方法。

在混合离散连续编码中,离散变量被表示为离散值,而连续变量被表示为连续的数值范围或区间。

例如,假设有一个数据集包含两个变量:性别和年龄。

性别可以表示为离散变量,用0和1来表示男性和女性;年龄可以表示为连续变量,用一个范围或区间来表示。

在这种情况下,可以将性别和年龄合并成一个混合离散连续编码,如“0-25岁”或“1-35岁”。

混合离散连续编码的好处是可以在不丢失信息的情况下同时处理离散和连续变量。

它可以帮助数据科学家更好地理解数据,并发现其中的模式和趋势。

此外,混合离散连续编码还可以用于机器学习算法中的特征选择和特征工程,以提高模型的性能和准确性。

离散数学编码技巧和应用举例

离散数学编码技巧和应用举例

离散数学编码技巧和应用举例编码是指将信息转换成特定的编码形式,以便于在通信、存储和处理中使用。

离散数学作为数学的一个分支,对编码技巧和应用有着重要的指导作用。

本文将介绍离散数学中常用的编码技巧,并结合实际应用举例加以说明。

一、哈夫曼编码哈夫曼编码是一种常用的无损数据压缩技术,通过构建最优的前缀码,实现对数据的高效编码和解码。

其基本思想是将出现频率较高的字符用较短的编码表示,而出现频率较低的字符用较长的编码表示,以提高压缩效率。

举例说明:假设有一段文本内容:离散数学编码技巧和应用举例。

为了对该文本进行编码压缩,首先需要统计每个字符的出现频率。

通过统计,可以得知字符“离”出现1次,“散”出现1次,“数”出现1次,以此类推。

接下来,根据字符出现频率构建哈夫曼树,并按照规定的编码规则对每个字符进行编码。

最后,将原始文本中的字符替换为其对应的编码,就完成了对文本的编码压缩。

在解码时,通过反向查找哈夫曼树,将编码还原为原始文本。

二、循环冗余校验码循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Check,CRC)是一种常用的错误检测码。

其基本原理是通过对数据进行多项式除法运算,得到一个余数作为校验码。

在接收数据时,通过重新进行一次多项式除法运算,并将得到的余数与接收到的校验码进行比较,从而判断数据是否存在错误。

举例说明:假设发送方发送了一段数据01010101,为了进行CRC 校验,首先需要选择一个生成多项式。

常用的生成多项式有CRC-8、CRC-16和CRC-32等。

选择一个适当的生成多项式后,对发送的数据进行多项式除法运算,并将余数附加到原始数据后一起发送。

接收方在接收到数据后,对接收到的数据再进行一次多项式除法运算,得到的余数与接收到的校验码进行比较,如果相同则认为数据没有出错,否则认为数据存在错误。

三、汉明码汉明码是一种常用的纠错编码技术,通过在数据中添加冗余信息,实现对一定数量的错误进行检测和纠正。

编码的基本特征

编码的基本特征

编码的基本特征可以从以下几个方面进行理解:
1. 符号:编码的基本特征之一是符号。

编码是将某种信息(如知识、消息或数据)转换为符号的过程,这些符号可以代表特定的信息或数据元素。

2. 离散性:编码的另一个基本特征是离散性。

编码过程将连续的信息流或数据转换为离散的符号。

这些符号可以是字母、数字或其他类型的符号,用于表示和存储信息。

3. 任意性:编码的符号与所表示的事物并不需要存在自然的对应关系。

换句话说,编码是任意性的,即人们可以自由地选择将某些事物或概念转化为特定的符号。

4. 可变性:编码具有可变性,即编码可以根据不同的应用场景、编码方式或技术工具进行修改和调整。

这种可变性使得编码可以灵活地应用于不同的领域和场景。

5. 可压缩性:编码可以将大量信息压缩为较少的符号,从而减少存储空间和传输带宽的需求。

这种可压缩性使得编码成为数据压缩和信息存储的重要手段。

6. 加密性:编码还可以用于加密和解密信息。

通过将信息转换为难以理解的符号,编码可以保护信息的机密性和完整性,防止未经授权的访问和使用。

7. 可靠性:编码必须具有可靠性,即所表示的信息应该尽可能准确地被解码和解码。

如果编码和解码过程中出现错误或损失,可能会
导致信息的误解、失真或丢失。

总之,编码是将信息转换为符号的过程,具有离散性、任意性、可变性、可压缩性、加密性和可靠性等基本特征,这些特征使得编码成为信息处理和通信中不可或缺的重要工具。

code25码 编码标准 -回复

code25码 编码标准 -回复

code25码编码标准-回复代码25码(Code 25)编码标准,是一种离散字符编码方案,用于在条码和标签上的数据传输和识别。

25码编码标准由两个宽度相等的条和间隙组成,每个字符由5个单元组成,每个单元可以是条或者间隙。

本文将详细介绍25码编码标准的原理和应用。

第一步,我们先了解25码编码标准的基本结构和字符集。

25码编码标准由数字0-9和特殊字符*+-./组成。

其中,数字字符由5个单元的条/间隙组合表示,特殊字符有不同的表示方式。

在25码中,每个字符的起始和结束都有一个条作为起点和终点的标识。

接下来,我们介绍25码编码标准的字符表示方法。

对于数字0-9,每个字符使用5个单元的条/间隙组合表示,每个单元可以是短条(1)或者短间隙(0)。

例如,数字0的编码是00011,数字1的编码是10001,以此类推。

对于特殊字符,每个字符的编码方式不同,比如的编码是11010,-的编码是01100。

第三步,我们介绍25码编码标准的校验码。

校验码是为了验证条码的准确性而添加的,它能够帮助检测和修正输入错误。

25码编码标准中的校验码使用算法来计算得出。

校验码的计算通常基于字符的位置和权重,通过将字符和权重相乘,将结果相加,然后取余数得到校验码。

校验码可以在条码中加一个特殊字符来表示。

第四步,我们了解25码编码标准在实际应用中的应用情况。

25码编码标准广泛应用于零售业、物流和仓储管理等领域。

在零售业中,25码常用于商品标签上的条码,供销售员快速扫描和检查商品信息。

在物流和仓储管理中,25码用于标识存储和运输中的包裹和货物,以便跟踪和管理。

第五步,我们介绍25码编码标准的优点和缺点。

25码编码标准具有编码简单、可靠性高、扫描速度快的优点。

它适用于需要快速读取和识别的场景。

然而,25码编码标准的字符密度较低,占用空间较大,不能表示较大字符集,这是它的一个缺点。

最后,总结一下25码编码标准的重要性和应用前景。

25码编码标准是一种常用的条码编码标准,具有广泛的应用前景。

离散无记忆信源的不等长编码定理(“编码”相关文档)共9张

离散无记忆信源的不等长编码定理(“编码”相关文档)共9张
或者 Hr(X)N 1nN NHr(X)
证 明 1、 H ( X ) n lo g r
q
q
p ( x i ) lo g p ( x i ) p ( x i ) k i lo g r
i1
i1
q
r ki
q
r ki
i1 p ( xi ) log p ( xi ) log i1 p ( xi ) p ( xi )
q
lo g r ki lo g 1 0
i1
q
存 在 唯 一 可 译 码 r ki 1 i1
所 以 存 在 唯 一 可 译 码 的 平 均 码 长 n H (X ). log r
1 1 log p ki
i
2、r p k log ,记 log 每个码字wi有其不同的码字长i度,记为ni.i
第四节 变长编码定理
1、变长编码定理 2、变长编码的编码速率、编码效率
非分组码

奇异码
非唯一可译码
分组码 非奇异码 唯一可译码
非即时码
即时码(非延长码)
唯一可译码存在的充分和必要条件
各码字的长度k 应符合克劳夫特不等式: 则称
为该编码的平均码长。
2、变长编码的编码速率、编码效率
i
定理1 若一个离散无记忆信源X具有熵为H(X),对
r 设符号xi对应的概率为pi,编码后的码字为wi,码长为ni
定理1 若一个离散无记忆信源X具有熵为H(X),对
各码字的长度ki 应符合克劳夫特不等式:
展信源
,其熵为

定理2(申农第一定理) :离散无记忆信源X的N次扩
并有码符号集 A={a1,…,ar} 。
n- ki 1
2、变长编码的编码速率、编码效率
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2015-1-17
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Transmission channel and Noise

Noise(噪声) in the transmission channel may cause a 0 to be received as a l, or vice versa, lead x xt
Discrete Mathematical Structures
Groups and Coding (群与编码)
Yang Juan
yangjuan@
Beijing University of Posts & Telecommunications College of Computer Science & Technology
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6
Transmission channel and Noise (传输信道与噪音)

An element x Bm is sent through the transmission channel and is received as an element xt Bm.
Coding theory(编码理论)



In today’s modern world of communication, data items are constantly being transmitted from point to point. The basic problem in transmission of data is that of receiving the data as sent and not receiving a distorted(失 真) piece of data. Coding theory has developed techniques for introducing redundant information(引入冗余信息) in transmitted data that help in detecting, and sometimes in correcting, errors. Some of these techniques make use of group theory.
2015-1-17
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Example 2 parity check code

Let m = 3. Then
e(000) = 0000 e(001) = 0011 e(010) = 0101 e(011) = 0110 e(100) = 1001 e(101) = 1010 e(110) = 1100 e(111) = 1111

Suppose now that b = 011

Then e(011) = 011011011.

Assume now we receive the word 011111011. This is not a code word, so we have detected the error.
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Suppose now that b = 111. Then x = e(b) = 1111
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2015-1-17
Example 3


Consider the (m, 3m) encoding function e: Bm B3m. If b = b1b2…bm Bm, define e(b) = b1b2…bmb1b2…bmb1b2…bm
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Error detect – 差错检测


Let e: Bm Bn be an (m, n) encoding function. e detects k or fewer errors if whenever x = e(b) is transmitted with k or fewer errors, then xt is not a code word (thus xt could not be x and therefore could not have been correctly transmitted). For x Bn, the number of l's in x is called the weight(权) of x and is denoted by |x|
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Example 2 parity check code –奇偶校验码


The following encoding function e: Bm Bm+1 is called the parity (m, m+1) check code: If b = b1b2…bm Bm, define e(b) = b1b2…bm bm+1 where
2015-1-17
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Encoding function

In general, errors in transmission do occur. We will say that the code word x = e(b) has been transmitted with k or fewer errors if x and xt differ in at least 1 but no more than k positions.

(x1, x2,…, xm) (y1, y2 ,…, ym) = (x1 + y1, x2 + y2 , …, xm + ym)

An element in Bm will be written as (b1,b2,..., bm) or more simply as b1b2...bm
2015-1-17
2015-1-17
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Content


Coding of binary information (二元信息编码) Error detection(差错检验) Decoding(译码) Error correction(纠错)
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Example 1

Find the weight of each of the fol1owing words in B5.



x=01000 x=11100 x=00000 x=11111
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Encoding function


If the transmission channel is noiseless, then xt = x for all x in Bn. In this case x = e(b) is received for each b Bm, and since e is a known function, b may be identified.

2015-1-17

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Encoding function - 编码 函数

Choose: an integer n >m and a one-to-one function e: Bm Bn


e is called an (m, n) encoding function, representing every word in Bm as a word in Bn. If b Bm, then e(b) is called the code word(码字) representing b.
2015-1-17
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Content

Concept Encoding function(编码函数)

(m,n) encoding function parity(m,m+1) check code (m,3m) encoding function Hamming distance(海明距离) Properties of the distance function Minimal distance of an encoding function Theorem 2 Definition Theorem 3
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