維特比演算法
Ⅰ 用matlab viterbi演算法怎麼求傳輸
[mlse_Eq.zip] - 含有已知信道下BPSK,QPSK,8PSK,16QAM的mlse均衡，MMSE（頻域）均衡SER,BER性能的對比。
[wanzhengchengxu.rar] - 信號在信道進行傳輸時，經常會出現串擾，採用基於最大似然序列估計（mlse）的電子色散均衡器的方法，克服光纖通信中的由各種色散引起的碼間干擾。 研究基於最大似然序列估計（MLSE）的均衡器，採用維特比演算法實現，用matlab模擬出採用MLSE後的性能指標（眼圖和誤碼率）的提升。
[TCMchengxu.rar] - matlab實現8PSK TCM網格編碼調制，包含維特比解碼和與未編碼的QPSK誤碼性能比較
[OFDM_code.rar] - 本代碼是關於OFDM通信系統的模擬源程序，其中信道編碼，QPSK調制，QPSK解調，FFT，IFFT，viterbi編譯碼，誤比特統計，濾波等模塊。
Ⅱ 如何用R實現Viterbi演算法
Viterbi解碼演算法是由Viterbi於1967年提出的一種最大似然解碼辦法，解碼器根據接收序列R按最大似然准則力圖找出正確的原始碼序列。隨著大規模集成電路技術的發展，採用Viterbi演算法的卷積編碼技術已成為廣泛應用的糾錯方案。Viterbi解碼過程可用狀態表示。Sj，t和Sj N/2，t表示t時刻的兩個狀態。在t1時刻，這兩個狀態值根據路徑為0或者1，轉移到狀態S2j，t1和S2j1，t1。每一種可能的狀態轉移都根據接收到的有雜訊的序列R計算路徑度量，然後選擇出各個狀態的最小度量路徑(倖存路徑)。Viterbi演算法就是通過在狀態中尋找最小量路徑向前回溯L步，最後得到的即為解碼輸出。
在卷積碼(n，k，m)表示法中，參數k表示每次輸入信息碼位數，n表示編碼的輸出卷積碼位數，m稱為約束長度(一些書中採用k=m1為約束長度，也可稱(2，1，2)碼網格圖，r=k/n稱為信息率，即編碼效率。本文運用的是(2，1，3)碼，約速長度為2，狀態數為22=－4。
TMS320C6000系列DSPs(數字信號處理器)是TI公司推出的一種並行處理的數字信號處理器，是基於TI的VLIW技術的。本文採用的是TMS320C6211。該處理器的工作頻率經過倍頻可達到150MHz，每個時鍾周期最多可並行執行8條指令，從而可以實現1200MIPS定點運算能力。
Ⅲ viterbi演算法的通俗講解，我覺得還是蠻好懂的
愛情其實很簡單，也很朴實！愛情不需要天花亂墜，平平淡淡才是真！對於愛情，我們不奢求它的圓滿，但可以讓它至真。。。現在的社會是一個感情泛濫的社會，愛情早已經成了快餐，不求天長地久，但求曾經擁有。。。。將來到底會怎麼樣，誰去想那麼遠？於是愛情便成了孤獨時 的枕頭，寂寞時的旅伴；便成了某些人實現其目的的借口，甚至成了金錢的奴隸。。。此時的愛情已經失去了美麗的光環，變得現實和世俗。。。那這社會還有真正的愛情么？有，不過很少，現代人不懂得珍惜愛情，當自己擁有時，便放肆的吮吸愛情的精華，不去澆水，不去施肥，於是愛情之花不過多久便黯然凋謝。。。當愛情走遠之後，才發現苦苦追求的美麗愛情曾經離自己這么近，可惜這世間沒有後悔葯。。。所以當你擁有一分美好的愛情時，要珍惜。。。。愛一個人，就是在乎他，希望他快樂，他的喜怒哀樂同時也牽動著我的情緒，但是我只要他幸福就好。如果你愛一個人只是為了要他愛你，那你曲解的愛情的含義。如果他離開你，可以過的更快樂的話，那麼你應該很開心不是嗎？你的成全可能會讓彼此都輕松很多，朋友，何必計較那麼多，世界上本來就有很多不公平的事啊。緣是天定，份在人為，可能你們不適合在一起吧。把那份愛深埋在心底吧，只要默默的為他祝福，總有一天你也會得到上帝的祝福，遇到你 真正的他。現在你只要抱著和我一樣的心態，你就一定會快樂起來。 愛一個人是沒錯的，只是我們愛錯了人gv
Ⅳ 維特比編碼和turbo編碼的區別
編碼與調制是各自獨立設計DMT和卷積編碼結合後的編碼增益比傳統編碼的編碼在這里維特比解碼演算法的核心是回退的觀點，採用動態規劃法存儲數據
Ⅳ 誰能通俗的講解下viterbi演算法嗎
Viterbi 演算法是一種動態規劃演算法，一般用於序列的解碼。簡單地說，序列中每一個點有一個狀態，Viterbi 演算法的目的是要找到每一個點的狀態，使得這個序列的解碼結果全局較優。一般的路徑規劃演算法的搜索空間大
Ⅵ 維特比解碼演算法n*n=18時有幾條路徑
給定一個觀察序列O=O1O2...OT,和模型μ=（A,B,π），如何快速有效地選擇在一定意義下「最優」的狀態序列Q=q1q2...qT，使該狀態最好地解釋觀察序列。
一種想法是求出每個狀態的概率rt(i)最大(rt(i)=P(qt=si,O|μ）)，記q't(i)=argQmax(rt(i))，但是這樣做，忽略了狀態之間的關系，很可能兩個狀態之間的概率為0，即aq't(i)q't+1(i)=0,這樣求得的「最優」狀態序列是不合法的。
為防止狀態之間轉移概率為0（斷續問題），換一種思路，不是求單個狀態求得最大值，而是求得整個狀態序列最大值，即求
Q'= argQmaxP(Q|O,μ）
此時用維特比演算法，先定義下維特比變數δt(i):在時間t，HMM沿著一條路徑到達狀態si，並輸出觀察序列O=O1O2...Ot的最大概率:
δt(i)=max P(q1q2...qt=si,O1O2...Ot|μ)
Ⅶ Python實現viterbi演算法原理流程是什麼樣的
維特比演算法說白了就是動態規劃實現最短路徑，只要知道「動態規劃可以降低復雜度」這一點就能輕松理解維特比演算法
維特比演算法是一個特殊但應用最廣的動態規劃演算法，利用動態規劃，可以解決任何一個圖中的最短路徑問題。而維特比演算法是針對一個特殊的圖——籬笆網路的有向圖（Lattice )的最短路徑問題而提出的。 它之所以重要，是因為凡是使用隱含馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)描述的問題都可以用它來解碼，包括今天的數字通信、語音識別、機器翻譯、拼音轉漢字、分詞等。——《數學之美》 ps 多處摘錄此書，不再贅述。
籬笆網路有向圖的特點是同一列節點有多個，並且和上一列節點交錯地連接起來。同一列節點代表同一個時間點上不同的狀態的並列，大概因為這種一列一列整齊的節點和交錯的邊很像籬笆而得名。
假設上圖每一列分別有n1……nn個節點，如果不使用動態的話，那麼計算復雜度就是O(n1*n2……nn)。
而維特比演算法的精髓就是，既然知道到第i列所有節點Xi{j=123…}的最短路徑，那麼到第i+1列節點的最短路徑就等於到第i列j個節點的最短路徑+第i列j個節點到第i+1列各個節點的距離的最小值。
這是一句大白話，所謂中文偽碼。
分析一下復雜度，假設整個籬笆有向圖中每一列節點最多有D個（也就是圖的寬度為D），並且圖一共有N列，那麼，每次計算至多計算D*D次（從i列的D個節點中挑一個計算到i+1列D個節點的距離）。至多計算N次。那麼復雜度驟減為O（ND2），遠遠小於窮舉O（DN）。
Ⅷ Python中文分詞維特比演算法為什麼在輸入字元超過一定長度後會發生錯誤
var a = document.getElementById("文本框的id").value; if(a.length>=20)//根據值的 length屬性判斷它是否超出范圍了。這里的20是英文字元 { return ; }
Ⅸ 什麼是Viterbi演算法怎麼理解Viterbi演算法
http://www.pudn.com/detail77170.html
Ⅹ 如何用r語言編寫viterbi演算法
Viterbi解碼演算法是由Viterbi於1967年提出的一種最大似然解碼辦法，解碼器根據接收序列R按最大似然准則力圖找出正確的原始碼序列。隨著大規模集成電路技術的發展，採用Viterbi演算法的卷積編碼技術已成為廣泛應用的糾錯方案。Viterbi解碼過程可用狀態表示。Sj，t和Sj N/2，t表示t時刻的兩個狀態。在t1時刻，這兩個狀態值根據路徑為0或者1，轉移到狀態S2j，t1和S2j1，t1。每一種可能的狀態轉移都根據接收到的有雜訊的序列R計算路徑度量，然後選擇出各個狀態的最小度量路徑(倖存路徑)。Viterbi演算法就是通過在狀態中尋找最小量路徑向前回溯L步，最後得到的即為解碼輸出。
在卷積碼(n，k，m)表示法中，參數k表示每次輸入信息碼位數，n表示編碼的輸出卷積碼位數，m稱為約束長度(一些書中採用k=m1為約束長度，也可稱(2，1，2)碼網格圖，r=k/n稱為信息率，即編碼效率。本文運用的是(2，1，3)碼，約速長度為2，狀態數為22=－4。
TMS320C6000系列DSPs(數字信號處理器)是TI公司推出的一種並行處理的數字信號處理器，是基於TI的VLIW技術的。本文採用的是TMS320C6211。該處理器的工作頻率經過倍頻可達到150MHz，每個時鍾周期最多可並行執行8條指令，從而可以實現1200MIPS定點運算能力。