密勒码编码实现
编码与解码算法原理与实现
编码与解码算法原理与实现一、引言编码和解码是计算机科学中的两个重要概念。
编码是指将信息从一种形式转换为另一种形式，而解码则是将编码后的信息转换回原始形式。
在计算机领域，编码和解码算法被广泛应用于数据传输、存储以及安全等方面。
本文将详细介绍编码与解码算法的原理和实现步骤。
二、编码算法原理与实现步骤编码算法是将信息转换为另一种形式的过程。
常见的编码算法包括Base64、哈夫曼编码等。
下面以Base64编码算法为例，介绍其原理和实现步骤。
1. 原理Base64编码算法是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。
它将原始信息分割成固定长度的块，并将每个块转换为对应的Base64字符。
转换的过程包括以下步骤：- 将原始信息转换为二进制数据；- 对二进制数据进行分割，每个分割后的块长度为24位，不足24位的在末尾补0；- 对每个24位块进行转换，将其分割为4个6位的块；- 将每个6位块转换为对应的Base64字符；- 将转换后的Base64字符拼接起来，即为编码后的结果。
2. 实现步骤Base64编码算法的实现可以分为以下几个步骤：- 将原始信息转换为二进制数据：首先，将原始信息转换为ASCII码表示的字符；然后，将每个字符转换为对应的二进制数据；- 对二进制数据进行分割，每个分割后的块长度为24位：将二进制数据按照每24位进行分割，并在末尾补0；- 对每个24位块进行转换，将其分割为4个6位的块：将每个24位块拆分为4个6位的块，保存起来备用；- 将每个6位块转换为对应的Base64字符：将每个6位的块转换为对应的Base64字符；- 将转换后的Base64字符拼接起来，即为编码后的结果：将转换后的Base64字符按照顺序拼接起来，即可得到编码后的结果。
三、解码算法原理与实现步骤解码算法是将编码后的信息转换回原始形式的过程。
下面以Base64解码算法为例，介绍其原理和实现步骤。
1. 原理Base64解码算法是将Base64编码后的信息转换回原始形式的方法。
密勒码实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解密勒码的基本原理和构造方法；2. 掌握密勒码的编码和解码过程；3. 分析密勒码的性能，包括误码率和抗干扰能力。
二、实验原理密勒码（Miller Code）是一种线性分组码，具有较好的纠错性能。
它通过在原数据中插入额外的校验位来实现数据的纠错功能。
密勒码的构造方法如下：1. 设原数据长度为n，则码长为n+k，其中k为校验位长度；2. 选取一个素数p，使得p-1大于等于k；3. 对原数据进行模p运算，得到n个余数；4. 在原数据后面添加k个校验位，校验位通过计算余数的线性组合得到；5. 对整个码字进行模p运算，得到最终的密勒码。
三、实验步骤1. 选择原数据长度n，例如n=7；2. 选择一个素数p，例如p=11；3. 对原数据进行模p运算，得到余数；4. 计算校验位，并添加到原数据后面；5. 对整个码字进行模p运算，得到最终的密勒码；6. 生成一个具有单个错误的码字，并对其进行解码；7. 生成一个具有多个错误的码字，并对其进行解码；8. 分析误码率和抗干扰能力。
四、实验结果与分析1. 原数据：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]素数p：11模p运算后的余数：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]校验位：[2, 3, 4]密勒码：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3, 4]解码过程：- 对密勒码进行模p运算，得到余数：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3, 4]- 计算校验位：[2, 3, 4]- 比较余数和校验位，发现余数与校验位一致，说明原数据正确。
2. 生成一个具有单个错误的码字：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3, 5]解码过程：- 对错误码字进行模p运算，得到余数：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3, 5]- 计算校验位：[2, 3, 4]- 比较余数和校验位，发现余数与校验位不一致，说明原数据存在错误。
课程设计--基带码型变换设计-密勒码码型变换
基带码型变换设计-密勒码码型变换1.技术指标（1）设计密勒码的编译码电路；（2）输入信号为24位的周期NRZ码（3）编译码延时小于3个码元宽度2.基本原理《基带码型变换设计——密勒码码型变换》，也就是利用仿真软件MAXPLUS II设计密勒码型变换的编码和译码电路，实现密勒码的编码、解码过程。
该电路设计的中心问题在于按照密勒码的编码规则实现信源码的逻辑变换，我们先分析密勒码的编译码原理。
查阅《通信原理》可知，M ILLER码又称延迟调制码。
其编码规则是二进制信息“1”码用码元间隔中心点出现跃变表示, 即用“10”或“01”表示; 二进制信息“0”码有两种情况: 单个“0”时, 在码元间隔内不出现电平跃变, 且与相邻码元的边界处也不跃变; 在连“0”时, 在两个“0”码的边界处出现电平跃变, 即“00”与“11”交替。
至于译码部分，根据教材资料可知，其译码可借助于密勒码与BPH码的关系求得。
观察图1波形，此处NRZ码为‘0101001’，密勒码为‘00011110001110’，BPH码为‘01100110010110’。
可知，BPH码的下跳沿对应着密勒码的跳变沿。
所以，我们可以用BPH码下跳沿去触发双稳态电路，即可输出密勒码。
图1 对应NRZ码的密勒码波形图3.设计方案及功能分析分析密勒码的编译码原理后，我做出了以下两种设计方案。
3.1方案一方案一，是以VHDL的穷举编程实现密勒码的编解码。
分析密勒码的编码规则我们可以发现以下规则：1) 密勒码用‘10’和‘01’表示信号‘1’，用‘00’和‘11’表示信号‘0’；2) 两个信源码之间对应的密勒码没有跳变，即当前码的编码受到前一个码的影响。
综合以上两条，我们可以在程序中利用各种顺序语句罗列出编码时可能碰到的所有的情形，并给出对应的编码解。
在下表1中，列出了所得的米勒码编码情况。
其中，信号输入为DATA，信号输入时刻前一位为Sav1，对应的密勒码输出为Sav2，输出为Do。
密勒码编码器和解码器的设计
密勒码编码器和解码器的设计1、基本原理密勒码又称延迟调制码，它是双相码的一种变形。
它的编码规则如下：“1”码用码元中心点出现跃变来表示，即用“10”或“01”表示。
“0”码有两种情况：单个“0”时，在码元持续时间内不出现电平跃变，且与相邻码元的边界处也不跃变，连“0”时，在两个“0”码的边界处出现电平跃变，即“00”与“11”交替由图可知双相码下跳沿对应着密勒码的跳变沿。
因此用双相码的下降沿去触发双稳态电路即可输出密勒码。
2、设计方案Miller码的主要特点是：(1)由编码规则可知，当信码序列出现“101”时，Miller码出现最大脉冲宽度为两个码元周期，而信码出现连“0时，它的最小脉冲宽度为一个码元周期，这一性质可用于进行误码检测。
（2）比较双相码与Miller 码的码型，可以发现后者时前者经过一级触发器得来。
编译码过程如下：编码：1）、将NRZ码与位同步信号BS相异或，生成信号作为D0触发器的输入，D0触发器采用2BS频率的信号对其采样输出信号BPH码。
2）、BPH码取非后输入D1触发器双稳态电路，生成密勒码。
解码：1）、将输出的密勒码输入触发器D2的D端，将2BS信号接入D2；2）、触发器D2生成信号输入触发器D3的D端；3）、将2BS信号接入触发器D3对密勒码进行采样，将D3生成信号与D2生成信号相异或后的信号作为触发器D4的输入。
4）、将BS信号接入触发器D4，即可输出密勒码解码输出。
编码、解码原理图如下所示：仿真图：波形分析：NRZ码输入为：01010011010011，BPH码输出为：01 10 01 10 01 01 10 10 01 10 01 01 10 10，密勒码输出为：00 01 11 10 00 11 10 01 11 00 01 10。
观察BPH码与Miller码波形，可知BPH码下跳沿对应着密勒码的跳变沿，符合设计原理。
观察NRZ输入码波形、BPH码波形、密勒码波形、译码输出码波形，BPH码波形和密勒码波形相对于NRZ码波形有0.25个码元延迟，译码输出码波形相对于NRZ码有2个码元延迟。
密勒码仿真及代码
密勒码定义密勒码也称延迟调制码，是一种变形双向码。
源程序代码library ieee;use ieee.std_logic_1164.all;use ieee.std_logic_unsigned.all;use ieee.std_logic_arith.all;entity mile isport(m_sel:in std_logic_vector(1 downto 0);clk: in std_logic;data_clk:buffer std_logic;mcst_out,REF_CLK,ref_clk2:buffer STD_LOGIC;miller_out,data:out std_logic);end;architecture one of mile issignal dout1:std_logic_vector(6 downto 0);signal q :std_logic;signal q1:std_logic;signal q2:std_logic;signal q3:std_logic;begincom1:process(clk,data_clk)beginif data_clk'event and data_clk='1' thencase m_sel iswhen"00"=>if dout1(2 downto 0)="000"then dout1(0)<='1';else dout1(1 downto 0)<=dout1(2 downto 1);dout1(2)<=dout1(0) xor dout1(1);end if;when"01"=>if dout1(3 downto 0)="0000"then dout1(0)<='1';else dout1(2 downto 0)<=dout1(3 downto 1);dout1(3)<=dout1(0) xor dout1(1);end if;when"10"=>if dout1(5 downto 0)="000000" then dout1(0)<='1'; else dout1(4 downto 0)<=dout1(5 downto 1);dout1(5)<=dout1(0) xor dout1(1);end if;when"11"=>if dout1="0000000" then dout1(0)<='1';else dout1(5 downto 0)<=dout1(6 downto 1);dout1(6)<=dout1(0) xor dout1(1);end if;when others=>null;end case;end if;end process com1;com2:process(clk)beginif clk'event and clk='1' thenq<=not q;data_clk<=q;end if;end process com2;com3:process(data_clk)beginif dout1(0)='1' thenq1<=data_clk;elseq1<=not data_clk;end if;ref_clk2<=q1;end process com3;com4:process(mcst_out)beginif mcst_out'event and mcst_out='0'thenq3<=not q3;end if;miller_out<=q3;end process com4;com5:process(clk,data_clk)beginif clk'event and clk='1' thenmcst_out<=ref_clk2;data<=dout1(0);ref_clk<=data_clk;end if;end process com5;end one;5.4 仿真图3级M序列输出4级M序列输出6级M序列输出7级M序列输出。
里德穆勒编译码原理
里德穆勒编译码原理
里德-穆勒编码原理是一种纠错编码方法，它可以在数据传输过程中检测和恢复一定数量的传输错误。
它适用于各种数字通信和存储系统，能够提高数据传输的可靠性。
里德-穆勒编码原理基于多项式运算的原理，通过将数据进行分组，以多项式的形式进行编码和解码。
在传输过程中，对数据进行加上一定数量的校验位，编码器将原始数据和校验码组合成多项式，以数据块作为系数，然后将生成的多项式发送给接收器。
接收器收到数据后，使用检验矩阵提取多项式系数，然后使用最小消除算法找到并纠正错误数据。
里德-穆勒编码原理可以实现不同级别的纠错功能，这取决于所选的码字长度和校验矩阵。
一般来说，码字长度越长，纠错能力就越强。
总之，里德-穆勒编码原理是一种非常有效的纠错编码方法，可以提高数据传输的可靠性和稳定性。
简述修正密勒码的编码规则
简述修正密勒码的编码规则无线电密码学是关于安全保密的科学，它涉及到各种复杂的信息，如图像、声音和文字等。
目前，使用最广泛的加密方法是对称加密法和非对称加密法。
下面我将以修正密勒码为例，介绍其加密原理，并阐述不同密码系统之间的区别与联系。
编码规则的选择：随机数发生器生成的初始化符号，它是唯一的。
这个初始化符号包含有加密算法所必须的全部信息。
通常采用重复发送同一初始化符号的办法，把初始化符号变成一串长短不等的随机数。
这些随机数之和就构成了一个伪随机数发生器的初始化符号。
接收端首先根据接收到的初始化符号，检测本地伪随机数发生器是否发出了正确的伪随机数，如果接收到的伪随机数与本地伪随机数发生器发出的伪随机数完全相同，说明发生了错误。
如果接收到的伪随机数比本地伪随机数发生器发出的伪随机数少一个数字，说明本地伪随机数发生器发出了一个密码符号。
本地伪随机数发生器发出的密码符号与接收到的伪随机数之差，构成了此次密码试验的解码密钥。
H。
H-A。
M。
A和A。
C。
C在分组中起了不同的作用。
在某一特定的编码模式下， A。
C。
C和A。
H。
H在一个分组中起了不同的作用。
例如，为了对每位数字进行加密， A。
C。
C被选择作为加密的“转换码”，但当数字A的个数超过一个时，可以使用A。
H。
H来代替A。
C。
C。
这样可以得到更多位数的密码。
C。
A。
B。
H。
I，只能被一个加密分组使用，而且是加密两位数的一个小循环。
因此，我们可以认为C。
A。
B。
H。
I是一种简单的修正密勒码。
在这里C。
A。
B。
H。
I只被用来表示传输的一位数的字母，即A。
H。
H。
G。
F。
G。
FR。
G。
R。
这四位称为分组的“密钥位”，用于编制新的分组。
加密算法的编码规则与密钥位一样。
分组A，从左至右，依次加密四位： H。
H-A。
I。
H。
H，即从右到左，依次加密八位：H。
H-A。
I。
A。
C。
C。
reed-muller码的编解码方法
Reed-Muller码是一种重要的编码方法，它在信息传输和数据存储中有着广泛的应用。
本文将从简单到深入地探讨Reed-Muller码的编解码方法，并共享个人观点和理解。
1. 什么是Reed-Muller码Reed-Muller码是一种重要的线性块码，由Irving S. Reed和David E. Muller于1954年提出。
它通过对信息位进行线性变换，实现数据的可靠传输和存储。
Reed-Muller码以其优秀的纠错能力和编码效率而闻名，被广泛应用于通信、计算机存储等领域。
2. Reed-Muller码的基本原理Reed-Muller码的基本原理是通过矩阵运算，将输入信息位转换为编码位，并在接收端通过解码算法恢复原始信息。
其编码过程包括信息位的线性变换和加入冗余位，以实现纠错和检错。
解码过程则是通过逆矩阵运算，利用冗余位对接收到的信息位进行校正和恢复。
3. Reed-Muller码的编码方法Reed-Muller码的编码方法主要包括生成矩阵和编码算法两个部分。
生成矩阵是一个特殊的矩阵，通过对其进行运算可以得到编码位。
编码算法则是利用生成矩阵对输入信息位进行线性变换和冗余位的添加。
其编码效率高，纠错能力强，适用于多种信道条件和数据存储环境。
4. Reed-Muller码的解码方法Reed-Muller码的解码方法主要包括校验矩阵和解码算法两个部分。
校验矩阵是生成矩阵的转置矩阵，用于对接收到的编码信息进行校验和检错。
解码算法则是利用校验矩阵和接收到的编码信息位进行逆矩阵运算，实现对错误信息位的修正和恢复。
其解码效率高，能够有效应对信道干扰和数据错误。
5. 个人观点和理解作为一种重要的编码方法，Reed-Muller码不仅在理论研究中具有重要意义，也在工程实践中有着广泛的应用。
其优越的纠错能力和编码效率，使其成为信息传输和数据存储领域不可或缺的技术手段。
在未来的研究和应用中，我相信Reed-Muller码将继续发挥重要作用，为信息技术的发展和进步做出贡献。
对称Reed-Muller码和整数通用编码的研究
通用编码在数据存储、传输和信息安全等领域有着广泛的应用。
通用编码的重要性
定义
整数通用编码是一种将整数序列映射到二进制序列的编码方式。
性质
整数通用编码具有唯一性、可逆性、简单性和高效性等特性。
整数通用编码的码算法主要包括将输入的整数序列转化为二进制序列，以及将二进制序列进行填充以满足特定的长度要求。
对称reed-muller码的解码算法是基于线性方程组的求解方法，通过接收端接收到的信号进行解码，得到原始信息。具体实现方式是使用reed-muller码的校验矩阵和接收信号进行解码。
对称reed-muller码的编码与解码算法
03
整数通用编码
通用编码简介
通用编码是一种能够将任何消息（无论其内容是什么）转化为二进制的形式，并且可以无损还原的编码方式。
[3] C. Ding, "Codes from Difference Sets,"
谢谢您的观看
THANKS
03
将对称Reed-Muller码与整数通用编码相结合，可以进一步提高编码效率和纠错能力，为通信系统提供更好的性能表现。
对称Reed-Muller码在实际应用中可能面临一些挑战，如对信道质量的要求较高，对于低信噪比环境的适应性有待提高等。
研究不足与展望
整数通用编码在处理某些特殊数据类型时可能存在效率不高的问题，需要进一步优化和完善。
解码算法
解码算法主要是根据填充规则将二进制序列解码回原始的整数序列。
算法复杂度
整数通用编码的编码和解码算法都具有较低的时间复杂度和空间复杂度，使得其在实践中具有很高的效率。
整数通用编码的编码与解码算法
04
对称reed-muller码和整数通用编码的应用
Miller编码的解码方法以及RFID阅读器[发明专利]
![Miller编码的解码方法以及RFID阅读器[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/25f56302551810a6f42486e6.png)
专利名称：Miller编码的解码方法以及RFID阅读器专利类型：发明专利
发明人：马纪丰,季叶庆,边海波
申请号：CN201710968951.1
申请日：20171018
公开号：CN109688080A
公开日：
20190426
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种Miller编码的解码方法以及RFID阅读器，其中的方法包括以下步骤：根据链路频率生成Miller编码序列模板；在输入的Miller编码序列中查找前导码；通过所述前导码校准所述编码序列模板，使之符合实际输入的链路频率；将所述输入的Miller编码序列与所述编码序列模板进行匹配以完成数据解码。
采用本发明的解码方法，解决了正常信号中混杂干扰信号、毛刺等问题，提高了数据解码的效率。
申请人：华大半导体有限公司
地址：201203 上海市浦东新区自由贸易试验区亮秀路112号A座303-304室
国籍：CN
代理机构：上海专尚知识产权代理事务所(普通合伙)
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miller码编码规则
miller码编码规则Miller码（Miller coding）是一种用于表示数字的编码方式，主要用于低功耗无线通信系统。
它是一种基于反射编码的技术，通过添加奇偶校验位来提高数据的可靠性。
Miller码的编码规则如下：1.确定数据位长度：首先，根据传输需求确定数据位的长度。
通常情况下，数据位长度为8位、16位或32位。
2.添加校验位：在数据位的基础上，添加1位奇偶校验位。
奇偶校验位的选择可以是奇校验或偶校验。
例如，对于8位数据，添加1位奇校验位，则总位数为9位；对于16位数据，添加1位奇校验位，则总位数为17位。
3.分配权重：将数据位和校验位分配不同的权重。
对于8位数据，权重分别为1、2、4、8、16、32、64和128；对于16位数据，权重分别为1、2、4、8、16、32、64、128、256和512。
4.计算校验和：根据数据位和校验位的权重，计算校验和。
校验和等于数据位异或运算的结果。
例如，对于8位数据，计算校验和的过程如下：●将数据位分为两部分，分别为4位和4位。
●对4位数据部分进行分组，每组4位，共分为1组。
●对分组后的数据进行列异或运算，得到1组校验位。
●将1组校验位与原有的1位奇校验位相加，得到总校验位。
5.传输数据：将数据位、校验位和总校验位组成数据帧，进行传输。
在接收端，根据相同的编码规则进行解码。
6.检测错误：在接收端，根据编码规则计算接收到的数据帧的校验和。
如果计算出的校验和不等于发送端的校验和，则说明数据传输过程中出现了错误。
M iller码的优势在于其简单、低功耗且具有一定的纠错能力。
在低功耗无线通信系统中，Miller码可以有效地提高数据传输的可靠性。
米勒编码和差动编码的例子
米勒编码和差动编码的例子
米勒编码（Miller Code）是一种常用的数字编码方式，用于将数字信号转换为脉冲（Pulse）信号。
其原理是根据数字信号的变化情况来确定脉冲的相位。
举个例子，假设我们需要将数字信号1101转换为脉冲信号，那么根据米勒编码的规则：
数字0：脉冲为不变的相位
数字1：脉冲为反转的相位
根据这个规则，将数字1101转换为脉冲信号的过程如下：
数字1：脉冲相位反转
数字1：脉冲相位反转
数字0：脉冲相位不变
数字1：脉冲相位反转
最终的脉冲信号为：反转、反转、不变、反转，并且每个脉冲的宽度相等。
差动编码（Differential Coding）是一种数字编码方式，用于将数字信号转换为脉冲信号。
其原理是根据数字信号相对于前一
个信号的变化情况来确定脉冲的相位。
举个例子，假设我们需要将数字信号1101转换为脉冲信号，那么根据差动编码的规则：
数字0：脉冲为相位不变
数字1：脉冲为相位反转
根据这个规则，将数字1101转换为脉冲信号的过程如下：
数字1：脉冲相位反转
数字0：脉冲相位不变（相对于前一个信号没有变化）
数字0：脉冲相位不变（相对于前一个信号没有变化）
数字1：脉冲相位反转
最终的脉冲信号为：反转、不变、不变、反转，并且每个脉冲的宽度相等。
密勒码课程设计
密勒码课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解密勒码的基本概念，掌握其编码和译码方法。
2. 学生能够运用密勒码进行信息传输，并了解其在通信技术中的应用。
3. 学生能够解释密勒码的优缺点，并与其他编码方式进行比较。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，独立完成密勒码的编码和译码过程。
2. 学生能够通过实际操作，解决与密勒码相关的实际问题。
3. 学生能够运用密勒码进行简单通信系统的设计与搭建。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对通信科学的兴趣和好奇心，激发探索未知领域的热情。
2. 学生养成合作学习的习惯，学会在团队中分享与交流。
3. 学生认识到通信技术在现代社会中的重要作用，增强信息安全意识。
课程性质：本课程为信息技术学科，结合学生年级特点，注重理论与实践相结合，强调学生的动手操作能力和创新能力。
学生特点：六年级学生对通信技术有一定了解，具备一定的逻辑思维能力和动手操作能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合课程内容，教师应注重启发式教学，引导学生主动探究，提高学生的问题解决能力和团队协作能力。
在教学过程中，关注学生的学习进度，及时调整教学策略，确保课程目标的实现。
通过本课程的学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活中，提高信息素养。
二、教学内容本课程教学内容紧密围绕课程目标，结合教材相关章节，进行以下安排：1. 密勒码基本概念：介绍密勒码的起源、发展及其在通信领域的作用，帮助学生建立对密勒码的初步认识。
2. 密勒码编码原理：详细讲解密勒码的编码规则，包括编码过程、编码特点，并通过实例分析，使学生掌握密勒码的编码方法。
3. 密勒码译码原理：阐述密勒码的译码规则，分析译码过程中的关键步骤，使学生能够熟练进行密勒码的译码操作。
4. 密勒码应用实践：结合实际案例，让学生动手操作，设计简单的通信系统，运用密勒码进行信息传输，提高学生的实际应用能力。
5. 密勒码与其他编码方式比较：分析密勒码与汉明码、奇偶校验等编码方式的优缺点，使学生能够了解各种编码方式的适用场景。
加密编码方法应用实例
加密编码方法应用实例
1.对称加密算法：如DES（Data Encryption Standard）
是一种常用的对称加密算法，使用相同的密钥进行加密和解密。
在某些简单应用中，可以使用DES加密算法。
2.非对称加密算法：如RSA（Rivest-Shamir-Adleman）算
法是一种非对称加密算法，它使用一对密钥，一个用于加密，另一个用于解密。
这种算法广泛应用于数据传输和网络安全领域。
3.Base64编码：Base64编码常用于将二进制数据转换为
可打印的ASCII字符，以便在文本或电子邮件中传输。
它通常用于数据存储、文件传输等场景。
4.AES加密：高级加密标准（Advanced Encryption
Standard）是一种常用的对称加密算法，它提供了比
DES更高的加密强度。
AES加密广泛用于保护敏感数据，如政府和商业组织的机密信息。
5.URL编码：URL编码（也称为百分比编码）是将字符转换
为可在URL中传输的格式的过程。
例如，空格、特殊字符和其他非ASCII字符需要经过URL编码才能在URL中正确传输。
密勒码编码实现
密勒码编码实现AMI、HDB3、密勒码编码实现——matlab仿真模拟【任务描述】A. 产生一个长为1000的二进制随机序列，“0”的概率为0.8，”1”的概率为0.2;B. 对上述数据进行归零AMI编码，脉冲宽度为符号宽度的50%，波形采样率为符号率的8倍，画出前20个符号对应的波形(同时给出前20位信源序列); C. 改用HDB3码，画出前20个符号对应的波形;D. 改用密勒码，画出前20个符号对应的波形;E. 分别对上述1000个符号的波形进行功率谱估计，画出功率谱;F. 改变信源“0”的概率，观察AMI码的功率谱变化情况;【基本思路】采用调用子函数的方法，在掌握了各种码的编码规律之后实现编码功能。
具体实现了AMI码、HDB3码以及密勒码的编码。
而且调用了功率谱函数spectrum对各种码的功率谱以及不同信源概率下的功率谱进行了比较。
下面就详细介绍各种码形的变换思路:1( AMI码AMI码中信息码“0”对应着三元码序列中的“0”，信息码“1”则交替地变换为“，1”和“,1”的归零码。
2( HDB3码在AMI码的基础上，当出现多于3个零的情况，利用其检错能力，使用异常代替长连零，以平衡码中的极性使得直流分量为0。
3( 密勒码密勒码中使用码元周期中点的跳变来代表“1”，当出现连续的“0”时出现电平跳变，否则码元周期内不出现跳变。
【程序清单】Code.m:完成产生随机0、1序列并且将其用波形表示的功能。
AMI_Code.m:将随机序列转换为AMI码HDB3_Code.m:将随机序列转换为HDB3码Miller_Code.m:将随机序列转换为密勒码Plot_spectrum.m: 使用库函数绘制功率谱曲线【仿真分析】第 1 页共 11 页1( 前20个符号所对应的各种码形在一次的仿真中随机产生的前20个符号为:0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 显然，NRZ(L)码的波形即为原始的序列信息码对应的AMI码为:0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 1 0 0 0 -1 0对应的HDB3码为:1 0 0 1 -1 0 0 -1 0 0 1 -1 0 0 1 0 0 0 -1 0对应的密勒码为:0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 11 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0可以看出:编码结果完全正确～2( 四种码形的功率谱第 2 页共 11 页3( 不同概率‘0’下AMI码形功率谱变化第 3 页共 11 页第 4 页共 11 页第 5 页共 11 页【程序代码】%Code.mN=1000;fs=8;x=ceil(rand(1,N)-0.8); AMI=AMI_Code(x);HDB3=HDB3_Code(x); Miller=Miller_Code(x);y=zeros(1,N*fs);x_t=zeros(1,N*fs); y_AMI=zeros(1,N*fs); y_HDB3=zeros(1,N*fs); y_Miller=zeros(1,N*fs); for i=1:N*fsif(mod(i-1,8)<=5 & mod(i-1,8)>=2)y(i)=1;elsey(i)=0;end%分别给画图序列赋值第 6 页共 11 页y_AMI(i)=y(i)*AMI(ceil(i/8));y_HDB3(i)=y(i)*HDB3(ceil(i/8));y_Miller(i)=Miller(ceil(i/4));x_t(i)=x(ceil(i/8)); endfiguresubplot(4,1,1)plot(x_t(1:20*8))axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('initial code')subplot(4,1,2)plot(y_AMI(1:20*8))axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('AMI code')subplot(4,1,3)plot(y_HDB3(1:20*8))axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('HDB3 code')subplot(4,1,4)plot(y_Miller(1:20*8)) axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('Miller code') figureplot_spectrum(x_t,'b'); hold onplot_spectrum(y_AMI,'r'); plot_spectrum(y_HDB3,'g');plot_spectrum(y_Miller,'y'); title('Power spectrum of AMI Code') legend('NRZ','AMI','HDB3','Miller')%AMI_Code.mfunction AMI=AMI_Code(x) m=length(x);%初始化AMI编码AMI=zeros(1,m);%反转标志初始化f=0;for i=1:m%若原码为0，直接将AMI码置0if x(i)==0第 7 页共 11 页AMI(i)=0;%否则，使得AMI码交替为，1，,1elsef=XOR(f,1);AMI(i)=2*f-1;endendreturn;%HDB3.mfunction HDB3=HDB3_Code(x) m=length(x); %初始化HDB3编码HDB3=zeros(1,m);%初始化信息“1”标志B和连0数标志VB=-1;V=-1;i=1;while (i<=m-3)%若原码为1，交替为，1，,1 if(x(i)==1)HDB3(i)=-1*B;B=HDB3(i);i=i+1;else%原码只有一个0if(x(i+1)==1)HDB3(i)=0;HDB3(i+1)=-1*B;B=HDB3(i+1);i=i+2;else%原码有两个连续0if(x(i+2)==1)HDB3(i)=0;HDB3(i+1)=0;HDB3(i+2)=-1*B;B=HDB3(i+2);i=i+3;else%原码有三个连续0if(x(i+2)==1)HDB3(i)=0;HDB3(i+1)=0;HDB3(i+2)=0;HDB3(i+3)=-1*B;第 8 页共 11 页B=HDB3(i+3);i=i+4;%原码出现了四个连续0 else%原始B、V标志不相同if(Xor(B,V))HDB3(i)=01;HDB3(i+1)=0;HDB3(i+2)=0;HDB3(i+3)=B;V=B;i=i+4;%B、V标志相同elseHDB3(i)=-1*B;HDB3(i+1)=0;HDB3(i+2)=0;HDB3(i+3)=-1*B;B=-1*B;V=B;i=i+4; endendendendendendfor j=i:mif (x(j)==1)HDB3(j)=-1*B;B=HDB3(j);elseHDB3(j)=0;endendreturn;%Miller.mfunction Miller=Miller_Code(x) m=length(x); Miller=zeros(1,2*m);f=0;d=1;for i=1:m%若原码为1，则交替为10或者01if x(i)==1Miller(2*i-1)=f;Miller(2*i)=not(f);第 9 页共 11 页f=not(f);d=1;%若原码为0else%前一个码为1if d==1Miller(2*i-1)=f;Miller(2*i)=f;d=0;%前一个码为0elsef=not(f);Miller(2*i-1)=f;Miller(2*i)=f;d=0;endendendreturn;%plot_spectrum.mfunction plot_spectrum(x,str) P=spectrum(x,8000,0,hanning(300));plot(10*log10(P(:,1)),str); return; function plot_spectrum(x,str) P=spectrum(x,8000,0,hanning(300));plot(10*log10(P(:,1)),str); return;第 10 页共 11 页第 11 页共 11 页。
密勒编码规则
密勒编码规则
摘要：
1.密勒编码规则的概述
2.密勒编码规则的原理
3.密勒编码规则的应用实例
4.密勒编码规则的优缺点
正文：
密勒编码规则是一种将汉字编码成计算机可以识别的编码方式，由美国IBM 公司于1980 年代研发，主要应用于中文信息处理领域。
密勒编码规则的原理是将汉字分解成若干基本构造单元，再通过对这些基本构造单元进行编码，最终形成汉字的编码。
具体来说，密勒编码规则将汉字分解成横、竖、撇、捺、点等基本构造单元，并分别赋予这些基本构造单元唯一的编码，然后通过组合这些编码，形成汉字的编码。
密勒编码规则的应用实例主要体现在中文输入法和汉字编码的转换上。
在中文输入法中，用户通过输入密勒编码规则对应的键，可以快速地输入汉字。
在汉字编码转换上，密勒编码规则可以将汉字转换成计算机可以识别的编码，方便计算机进行处理。
密勒编码规则的优点在于其对汉字的编码方式简单、直观，易于理解和操作。
同时，由于密勒编码规则对汉字的基本构造单元进行了编码，因此在输入汉字时，可以减少用户的操作次数，提高输入效率。
然而，密勒编码规则也存在一些缺点，如编码规则较为复杂，不易于记忆，同时，由于密勒编码规则主要应用于IBM 公司的产品，因此在其他公司的产品中，兼容性较差。
密勒编码规则
密勒编码规则
密勒（Miller）编码是一种常见的二进制编码方式，其中密勒编码规则指的是一种将十进制数字转换为密勒编码的具体规则。
密勒编码有多种变种，其中一种较为常见的是密勒-罗斯编码（Miller-Ross Code）。
密勒-罗斯编码规则如下：
1.正整数的编码：对于正整数n，其密勒-罗斯编码为n+1个1，之后紧跟一个0。
例如，对于十进制的数字3，其密勒-罗斯编码为11110。
2.零的编码：对于零，其密勒-罗斯编码为一个0。
例如，对于十进制的数字0，其密勒-罗斯编码为0。
这种编码规则的优点之一是编码的位数与原始数字的大小成正比关系，使得较小的数字有较短的编码，而较大的数字有较长的编码。
密勒-罗斯编码通常用于数字电路和通信领域，以简化数字的表示和传输。
密勒码课程设计
基带码型变换设计——密勒码码型变换1 技术要求（1）设计密勒码的编译码电路；（2）输入信号为24位的周期NRZ码；（3）编译码延时小于3个码元宽度。
2 基本原理密勒码又称延迟调制码，是双相码的一种变型。
编码规则如下：“1”码用码元持续中心出现跃变来表示，即用“10”和“01”来表示，但连续的“1”之间不跳变；“0”码分两种情况来讨论：对于单个“0”的情况，在码元持续的时间内不出现电平跃变，且与相邻的码元的边界处也不跃变，对于连“0”的情况，在两个“0”码的边界出现电平跃变，即“00”和“11”交替，“0”码和“1”码之间不跳变。
图1 双相码和密勒码的波形3 设计方案及其比较3.1 方案一该方案的编码部分是用vhdl语言实现的，译码部分是用电路来实现的。
编码时，因为密勒码是双相码的一种变形，所以先将输入的NRZ码变换成双相码，再将双相码变成密勒码。
由基本原理的波形图可以看出，双相码的下降沿正好对应着密勒码的跃变沿。
双相码的编码规则：“0”码用“01”来表示，“1”码用“10”来表示。
编码部分是用D触发器电路来实现的。
D触发器有延迟的作用，先将密勒码通过两个D触发器，再与DI信号相异或，将异或后的信号再通过一个D触发器就可以得到输入的NRZ码，其中编码输出就是译码的输入。
编码部分的VHDL程序如下：library ieee;use ieee.std_logic_1164.all;entity miller000_code isport(clk:in std_logic;nrz:in std_logic;code_out:buffer std_logic);end miller000_code;architecture code of miller000_code issignal z:std_logic;beginprocess(clk)variable x,y:std_logic;beginx:=(clk and nrz);y:=(not clk)and(not nrz);z<=x or y;end process;process(z)beginif z'event and z='0' thencode_out<=not code_out;end if;end process;end code;图2 译码电路图3编码的仿真波形3.2 方案二该方案是用数电和模电电路来实现的。
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密勒码编码实现
AMI、HDB3、密勒码编码实现
——matlab仿真模拟【任务描述】
A. 产生一个长为1000的二进制随机序列，“0”的概率为0.8，”1”的概率为0.2;
B. 对上述数据进行归零AMI编码，脉冲宽度为符号宽度的50%，波形采样率为符号
率的8倍，画出前20个符号对应的波形(同时给出前20位信源序列); C. 改用HDB3码，画出前20个符号对应的波形;
D. 改用密勒码，画出前20个符号对应的波形;
E. 分别对上述1000个符号的波形进行功率谱估计，画出功率谱;
F. 改变信源“0”的概率，观察AMI码的功率谱变化情况;
【基本思路】
采用调用子函数的方法，在掌握了各种码的编码规律之后实现编码功能。
具体实现了AMI码、HDB3码以及密勒码的编码。
而且调用了功率谱函数spectrum对各种码的功率谱以及不同信源概率下的功率谱进行了比较。
下面就详细介绍各种码形的变换思路:
1( AMI码
AMI码中信息码“0”对应着三元码序列中的“0”，信息码“1”则交替地变换为“，1”和“,1”的归零码。
2( HDB3码
在AMI码的基础上，当出现多于3个零的情况，利用其检错能力，使用异常代替长连零，以平衡码中的极性使得直流分量为0。
3( 密勒码
密勒码中使用码元周期中点的跳变来代表“1”，当出现连续的“0”时出现电平跳变，否则码元周期内不出现跳变。
【程序清单】
Code.m:完成产生随机0、1序列并且将其用波形表示的功能。
AMI_Code.m:将随机序列转换为AMI码
HDB3_Code.m:将随机序列转换为HDB3码
Miller_Code.m:将随机序列转换为密勒码
Plot_spectrum.m: 使用库函数绘制功率谱曲线
【仿真分析】
第 1 页共 11 页
1( 前20个符号所对应的各种码形
在一次的仿真中随机产生的前20个符号为:
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 显然，NRZ(L)码的波形即为原始的序列信息码
对应的AMI码为:
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 1 0 0 0 -1 0
对应的HDB3码为:
1 0 0 1 -1 0 0 -1 0 0 1 -1 0 0 1 0 0 0 -1 0
对应的密勒码为:
0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1
1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0
可以看出:编码结果完全正确～
2( 四种码形的功率谱
第 2 页共 11 页
3( 不同概率‘0’下AMI码形功率谱变化第 3 页共 11 页
第 4 页共 11 页
第 5 页共 11 页
【程序代码】
%Code.m
N=1000;
fs=8;
x=ceil(rand(1,N)-0.8); AMI=AMI_Code(x);
HDB3=HDB3_Code(x); Miller=Miller_Code(x);
y=zeros(1,N*fs);
x_t=zeros(1,N*fs); y_AMI=zeros(1,N*fs); y_HDB3=zeros(1,N*fs); y_Miller=zeros(1,N*fs); for i=1:N*fs
if(mod(i-1,8)<=5 & mod(i-1,8)>=2)
y(i)=1;
else
y(i)=0;
end
%分别给画图序列赋值
第 6 页共 11 页
y_AMI(i)=y(i)*AMI(ceil(i/8));
y_HDB3(i)=y(i)*HDB3(ceil(i/8));
y_Miller(i)=Miller(ceil(i/4));
x_t(i)=x(ceil(i/8)); end
figure
subplot(4,1,1)
plot(x_t(1:20*8))
axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('initial code')
subplot(4,1,2)
plot(y_AMI(1:20*8))
axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('AMI code')
subplot(4,1,3)
plot(y_HDB3(1:20*8))
axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('HDB3 code')
subplot(4,1,4)
plot(y_Miller(1:20*8)) axis([1,20*8,-1.5,1.5]); title('Miller code') figure
plot_spectrum(x_t,'b'); hold on
plot_spectrum(y_AMI,'r'); plot_spectrum(y_HDB3,'g');
plot_spectrum(y_Miller,'y'); title('Power spectrum of AMI Code') legend('NRZ','AMI','HDB3','Miller')
%AMI_Code.m
function AMI=AMI_Code(x) m=length(x);
%初始化AMI编码
AMI=zeros(1,m);
%反转标志初始化
f=0;
for i=1:m
%若原码为0，直接将AMI码置0
if x(i)==0
第 7 页共 11 页
AMI(i)=0;
%否则，使得AMI码交替为，1，,1
else
f=XOR(f,1);
AMI(i)=2*f-1;
end
end
return;
%HDB3.m
function HDB3=HDB3_Code(x) m=length(x); %初始化HDB3编码
HDB3=zeros(1,m);
%初始化信息“1”标志B和连0数标志V
B=-1;
V=-1;
i=1;
while (i<=m-3)
%若原码为1，交替为，1，,1 if(x(i)==1)
HDB3(i)=-1*B;
B=HDB3(i);
i=i+1;
else
%原码只有一个0
if(x(i+1)==1)
HDB3(i)=0;
HDB3(i+1)=-1*B;
B=HDB3(i+1);
i=i+2;
else
%原码有两个连续0
if(x(i+2)==1)
HDB3(i)=0;
HDB3(i+1)=0;
HDB3(i+2)=-1*B;
B=HDB3(i+2);
i=i+3;
else
%原码有三个连续0
if(x(i+2)==1)
HDB3(i)=0;
HDB3(i+1)=0;
HDB3(i+2)=0;
HDB3(i+3)=-1*B;
第 8 页共 11 页
B=HDB3(i+3);
i=i+4;
%原码出现了四个连续0 else
%原始B、V标志不相同
if(Xor(B,V))
HDB3(i)=01;
HDB3(i+1)=0;
HDB3(i+2)=0;
HDB3(i+3)=B;
V=B;i=i+4;
%B、V标志相同
else
HDB3(i)=-1*B;
HDB3(i+1)=0;
HDB3(i+2)=0;
HDB3(i+3)=-1*B;
B=-1*B;V=B;i=i+4; end
end
end
end
end
end
for j=i:m
if (x(j)==1)
HDB3(j)=-1*B;
B=HDB3(j);
else
HDB3(j)=0;
end
end
return;
%Miller.m
function Miller=Miller_Code(x) m=length(x); Miller=zeros(1,2*m);
f=0;
d=1;
for i=1:m
%若原码为1，则交替为10或者01
if x(i)==1
Miller(2*i-1)=f;
Miller(2*i)=not(f);
第 9 页共 11 页
f=not(f);
d=1;
%若原码为0
else
%前一个码为1
if d==1
Miller(2*i-1)=f;
Miller(2*i)=f;
d=0;
%前一个码为0
else
f=not(f);
Miller(2*i-1)=f;
Miller(2*i)=f;
d=0;
end
end
end
return;
%plot_spectrum.m
function plot_spectrum(x,str) P=spectrum(x,8000,0,hanning(300));
plot(10*log10(P(:,1)),str); return; function plot_spectrum(x,str) P=spectrum(x,8000,0,hanning(300));
plot(10*log10(P(:,1)),str); return;
第 10 页共 11 页第 11 页共 11 页。