结合残留冗余信息与MMSE估计的信源信道联合编解码

文中提出一种利用残留冗余的RDPCM信源信道联合编码系统与最小均方误差估计结合的方法。首先,本文针对联合编码系统修正了SOVA算法,在接收端获得利用残留冗余后的比特似然度;然后利用这些后验信息,对信源预测编码器的输出符号值进行最小均方误差重建后再进行信源译码,从而减小了由于硬判决得到符号值所带来的失真。仿真结果显示这种算法在信噪比的低端最大得到了约2dB的增益。

噪声信道中基于残留冗余的联合信源信道编码

对信源编码中的残留冗余在联合编码中的作用进行了研究,提出了一个在噪声信道中对可变长信源编码码流传输提供有效差错保护的联合信源信道编码方法,该方法利用信源编码器输出中的残留冗余为传输码流提供差错保护。与SayoodK提出的系统相比,该方法是基于改进的联合卷积软解码以及采用非霍夫曼码的通用可变长码,更接近于一般的信源和信道编码方法,并且信源符号集的大小也不受限制。仿真表明,所提出的联合编码方法可获得比传统的分离编码方法更高的性能增益。

联合编译码中信源残留冗余的训练提取方法

在信源信道联合编译码中,利用信源冗余控制信道译码是一个关键的技术.然而由于接收端对发送信源的不确知性,信源冗余的度量和提取便成了一个值得研究的课题.在实验的基础上提出了信源冗余提取的一种有效方法--训练序列提取方法.最后将该方法用于静止图像信源信道联合编译码传输系统,显示并论证了该方法的有效性和可靠性.

结合残留冗余信息的Turbo码译码方法

Turbo码有逼近香农极限的优异性能,特别适合用于无线通信链路上的前向纠错编码方案,但是标准Turbo码译码时存在错误平层(error floor)现象,误码率(BER)和误帧率(FER)有待进一步降低。提出了一种结合信源残留冗余信息进行译码的Turbo码(RR-Turbo码),通过为Turbo码的译码提供更充分的先验信息以进一步降低误码率和误帧率。仿真结果表明,RR-Turbo码比传统Turbo码在高信噪比区可得到2 dB的额外编码增益,有效改善了错误平层现象。

不同河道型态对水中PCBs残留特征的影响研究

以南京市溧水县白马镇岔河流域为研究对象,测定了夏秋两季（7月和9月）不同河道型态下各采样点水体中14种PCBs同系物的残留浓度。结果发现：1夏秋两季水中∑PCBs浓度介于5.81~276.82ng/L,平均值为63.43ng/L。各采样点夏季PCBs残留浓度要明显高于秋季,从组成上来看,三氯和四氯低氯代联苯的质量分数远高于五氯以上高氯代联苯;2此研究得到各采样点∑PCBs残留浓度由高到低依次为：2#QD（153.71ng/L）〉1#QB1（71.36ng/L）〉2#QX（59.02ng/L）〉1#QB2（46.00ng/L）〉1#QN2（40.26ng/L）〉1#QN1（10.24ng/L）;3冗余分析表明,河道型态及其所引起环境指标的改变,对水体中∑PCBs的残留浓度存在着明显影响。

28nm栅极顶部锗硅冗余生长缺陷的优化分析

阐述集成电路锗硅工艺中栅极顶部边缘锗硅冗余生长缺陷的产生机理,工艺流程改进,控制栅极氮化硅掩模层的残留量来解决该缺陷,探讨锗硅沟槽刻蚀的调整和调整栅极氮化硅掩模层厚度来增加栅极氮化硅掩模层的残留量,使栅极顶部边缘得以充分保护,在锗硅外延工艺中不产生冗余生长物。

破损压缩文件的修复还原

数据压缩和解压缩已广泛应用于现代通信和数据传输领域。但是如何解压缩损坏的无损压缩文件仍然是一个挑战。针对在通用编码领域广泛使用的无损数据压缩算法,该文提出一种能够修复误码并解压还原损坏的LZSS文件的有效方法,并给出了理论依据。该方法通过利用编码器留下的残留冗余携带校验信息,在不损失任何压缩性能的情况下,能够修复LZSS压缩数据中的错误。所提方法不需要增加额外比特,也不改变编码规则和数据格式,所以与标准算法完全兼容。即采用具有错误修复能力的LZSS方案压缩的数据,仍然可以通过标准LZSS解码器进行解压。实验结果验证了所提算法的有效性和实用性。

基于HMM信源估计和LDPC的联合信源信道译码

在信源信道联合编译码中,利用信源冗余控制信道译码是一个关键的技术.利用Baum-Welch重估算法获取隐马尔可夫信源中的残留冗余,将其作为外信息提供给LDPC进行迭代译码.仿真结果验证了这一方法可以提高LDPC码的纠错性能,加快迭代收敛速度.

交织技术在信源信道联合编译码中的应用

交织技术能够有效地实现随机性编译码的思想,将其应用到Turbo码中,结合其他的一些技术（如迭代译码、软判决技术等）,可使通信系统获得接近Shannon理论极限的性能.将交织技术引入联合编译码,并结合信源和信道的转移特性,优化联合编译码的译码方式.仿真结果表明,引入交织技术可在不增加码率的情况下有效克服突发错误带来的影响.

基于信源残留冗余的LZW容错解码新算法

研究了利用残留冗余对含错的压缩数据进行容错解码的问题。针对无损编码的容错解码建立了分段模型,并为英文文本建立了一个新的统计模型。基于上述模型,针对LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法提出了一种容错解码新算法,实验结果表明该算法大大增强了解码器的纠错能力。最后对实验结果进行了分析。

利用语音残留冗余的LDPC译码算法

为实现压缩语音在有多径衰落和多用户干扰的无线信道中的可靠传输，提出利用语音码流残留冗余的低密度奇偶校验码（LDPC）译码算法。因信源统计规律的时变性及信源编码复杂度和延时的限制，语音编码输出码流中还存在残留冗余，在信道译码时利用这些冗余可有效增强LDPC迭代译码的纠错能力。仿真结果表明：通过利用语音码流中的残留冗余，能有效提高LDPC码的纠错性能，减少平均迭代次数，明显降低译码运算量，改善合成语音质量。特别在信噪比较低时，效果更加显著，平均迭代译码次数下降30％～50％，合成语音平均谱失真下降0．3～0．8dB。