原文:卷積碼

剛學習卷積碼的時候,望文生義的理解方式:用卷積的方式實現信道編碼。問題是如何實現 翻閱了很多papers之后,介紹卷積碼的編碼實現過程使用的是零散的模塊 移位寄存器 mod 加法器 生成多項式 的功能和特點,通過mod 和實現編碼的輸出,這個過程類似卷積 生成多項式和輸入比特的卷積 。但是,這種思考方式,僅僅將模塊連接,並未深入研究,模塊的本質內容是什么 在老師不斷的 頭腦風暴 下,慢慢發現,移 ...

2016-05-05 12:19 0 3490 推薦指數:

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翻譯 | 卷積碼的維特比(Viterbi)譯碼

對維特比譯碼的接觸很早就開始了,也想過要寫一篇總結性的文章,但無奈心中一直有幾個疑團沒能得到合理的解答。比如什么時候開始進行回溯譯碼比較合適?維特比譯碼的性能相比分組等其他編碼的譯碼性能究竟好在哪里,如何來評估?編碼約束度和監督位數量對維特比譯碼的性能是如何產生影響的,等等……直到前些天看到 ...

Fri Jun 29 05:56:00 CST 2018 1 16142
【零基礎學會LTE】【3】LTE 36.212 咬尾卷積碼詳解

//本文均屬原創,轉載請注明出處。 //本課程以36.212 v10.4.0為教材,請自行到3GPP網站下載。 //由於保密的原因,暫不提供代碼查看。 模塊作用:對控制信息和廣播信道進行信道編碼,增強魯棒性。 相關模塊:速率匹配 咬尾卷積碼優缺點:克服了碼率損失的問題,並且適合迭代 ...

Mon Aug 27 22:56:00 CST 2012 0 5204
什么是卷積

目錄 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...

Sun May 26 02:08:00 CST 2019 0 537
驗證進階(TensorFlow--基於卷積神經網絡的驗證識別)

本人的第一個深度學習實戰項目,參考了網絡上諸多牛人的代碼,在此謝過,因時間久已,不記出處,就不一一列出,罪過罪過。 我的數據集是我用腳本在網頁上扒的,標簽是用之前寫的驗證識別方法打的。大概用了4000+多張圖訓練。 我的數據集都經過處理了,降噪,二值化,最后裁剪為18*60的大小,詳細見我 ...

Wed Dec 20 22:54:00 CST 2017 1 6557
卷積神經網絡(CNN)學習算法之----基於LeNet網絡的中文驗證識別

  由於公司需要進行了中文驗證的圖片識別開發,最近一段時間剛忙完上線,好不容易閑下來就繼上篇《基於Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12環境下的Caffe配置學習 》文章,記錄下利用caffe進行中文驗證圖片識別的開發過程。由於這里主要介紹開發 ...

Mon Dec 19 20:02:00 CST 2016 17 5183
卷積、反卷積與膨脹卷積

卷積(多---->1 的映射) 本質:在對輸入做9--->1的映射關系時,保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形:卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式:核矩陣重排,輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...

Wed Jul 29 03:04:00 CST 2020 0 946
 
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