误码条件下BCH码的盲识别方法

针对误码条件下的BCH码盲识别问题,提出了一种低复杂度的算法。现有的对BCH码的识别方法多采用通用的线性分组码识别方法,不能同时适用于码长较长、误码率较高时的情况。该算法基于BCH码是汉明码的子空间,通过汉明码的校验矩阵校验BCH码。识别内容包括码长、码字起点和生成多项式。仿真结果表明:对码长为1023的BCH码,在误码率0.5%的条件下,仍能正确识别。     

准可逆同步变长码

使码字能双向解码和构造同步字是当前提高变长码（VLC）自身容错能力的最主要两种方法，其中又分别以可逆变长码（RVLC）和同步变长码（SVLC）为主要代表。在SVLC中，找到了一类结合了这两种方法的VLC，它是移位对称数为2的整数次幂的SVLC。如果在用该码编码后的序列前中填加一同步字，则新序列可实现双向解码，故我们称之为准可逆同步变长码（QRSVLC）。QRSVLC的编码效率高于对称的RVLC，与非对称的RVLC相差无几。它还具有每个码字都包含同步字等优点。     

基于FPGA的AVS-P2熵编码器设计

本文重点研究了AVS—P2熵编码器的算法、结构以及利用FPGA实现的若干关键问题，给出了详细的块变换系数熵编码器硬件结构，并通过了仿真验证。实现中提出了一种新的2D—VLC码表存储结构和一种确定指数哥伦布码码长的方法，可以节省59％的码表存储空间和降低指数哥伦布码码长计算电路的硬件复杂度。     

PDVQ图像编码系统的算法研究

PDVQ图像编码系统首先将码书进行方向性分类,把每类方向性码书中的码字按码字和值进行升序排列,并根据EBNNS算法将码书分块。编码时,先根据输入图像块的相关性进行PDVQ编码,然后分析输入图像块的方向性来选择相应的分类子码书,在该子码书中根据输入图像块的和值确定码字搜索范围,最后在确定的搜索范围内搜索最匹配码字。仿真结果表明,该系统集合了动态图像块划分（PDVQ）、基于方向性分类编码和等和值块扩展最近邻码字搜索（EBNNS）三种算法的优点,在保证重建图像质量前提下,缩短了编码时间,并提高了压缩比。     

数字产品中新的无诬陷的2-安全码

该文研究的是两类防盗版码——TA码和安全码．作者利用等距等重码构造了新的2-TA码和2-安全码，并通过分别级联前面得到的两个2-安全码与一个Reed-Solomon码得到了两个2-安全码．当码字的个数相同时，这两个码的码长比Boneh等人的方法中的级联码的码长要短．这两个码应用Koetter-Vardy软判断列表算法作为追踪算法，与Boneh等人的追踪算法相比，这个新的追踪算法不会诬陷别的用户；与Barg等人的算法相比，这个追踪算法在许多情况下一定可以找到两个叛徒，并且算法失败的概率非常小．     

F4上的短码长的自正交码链

研究了达到Griesmer界的最优自正交码。应用组合的方法和随机算法构造域F₄上短码长n（10≤n≤19）的最优（或极大）自正交码及其子码链。给出了码长10≤n≤19时最优（或极大）自正交码的子码链的一种结果,其中码链中码的参数均达到了Griesmer界。这些结果对进一步研究自正交子码链及构造量子码具有重要的参考价值。     

高斯消元译码下LT码性能分析

针对LT码在采用高斯消元算法时性能分析方法计算复杂且性能较差这一问题，提出了基于概率转移函数的性能分析方法。首先，对两种均匀度分布下的LT码进行了分析并给出了性能的定量表达式；其次，研究了一般性度分布下LT码，给出了一种简单有效的性能衡量的指标参数，并给出了参数的计算表达式；最后，对提出的性能分析方法进行了仿真验证分析。仿真结果表明，与基于生成矩阵满秩上下界计算方法相比较，基于概率转移函数方法对于均匀度分布码字的性能衡量最大误差降低到0.0124，一般码字计算复杂度降低到O（k²）。理论分析表明，基于概率转移方法能够更有效地指导通信领域LT码的优化设计。     

基于有限状态机的Morse码识别算法设计与实现

针对手工拍发莫尔斯码各信号间的比例随机性较强,自动译码判断准确度不高等问题,提出了一种基于有限状态的莫尔斯码自动识别算法.将电键拍发过程划分为六种状态,有利于C++语言编程实现的类化与建模.算法能根据报务员发报时码速的变化而自动调整莫尔斯码的各个判别门限,从而大大提高了码字识别率.最后分析了抽样误差等对莫尔斯判决门限的影响,给出了各种误差消除的解决方案.在Windows平台上的Visual C++可视化编程环境中实现了该算法,并给出了具体的算法设计流程图.     

基于有限状态机的Morse码识别算法设计与实现

针对手工拍发莫尔斯码各信号间的比例随机性较强,自动译码判断准确度不高等问题,提出了一种基于有限状态的莫尔斯码自动识别算法。将电键拍发过程划分为六种状态,有利于C＋＋语言编程实现的类化与建模。算法能根据报务员发报时码速的变化而自动调整莫尔斯码的各个判别门限,从而大大提高了码字识别率。最后分析了抽样误差等对莫尔斯判决门限的影响,给出了各种误差消除的解决方案。在Windows平台上的Visual C＋＋可视化编程环境中实现了该算法,并给出了具体的算法设计流程图。     

PDF417条码编码算法的研究与实现

本文介绍了PDF417条码实现中的模式切换、子模式切换和纠错码计算等难点,实现了文本模式、字节模式和数字模式下的数据压缩算法,给出了码字符号长度最短的优化编码算法。针对PDF417条码采用的Reed-Solomon错误控制码算法,本文提出了一种优化的查表算法。     

同步变长码的抗误码扩散能力分析

基于离散无记忆信源模型，分析了变长码的抗误码扩散概率。利用在理想条件下的概率分布，计算了同步变长码的抗误码扩散概率。分析发现同步变长码的抗误码扩散概率与其码距分布有关。给出了一种计算同步变长码玛距分布的迭代算法。数值计算结果显示同步变长码的抗误码扩散概率随其移位对称数的增加而减少。     

一种基于CAVLC解码的快速码表查找算法

在分析和研究基于上下文的自适应可变长度编码(CAVLC)码表结构特点的基础上,结合码表统计规律,提出一种新的CAVLC解码码表查找算法。根据码字前缀0的个数和码字长度之间的关系共同决定输入码字后缀位数和数值,实现对输入码流的快速确定,对确定的输入码字,只需再查一次表便可以得到其对应的解码输出。测试结果表明,该优化算法在解码查表速度方面比原算法提高约20%。     

基于模式匹配的机器码翻译

机器码翻译是把机器码转换成汇编代码的过程, 常用于反汇编、程序调试、病毒分析等领域. 机器码翻译依赖于描述指令集的一系列表格, 包括指令格式表、操作码表、寻址方式表等. 传统的机器码翻译方法, 通过逐步查询这些表格, 找到对应机器码的汇编码, 从而实现翻译. 由于传统方法查表过程复杂, 导致其翻译速度较慢. 本文提出了基于模式匹配的方法, 通过简化机器码翻译的查表过程, 从而在一定程度上提高机器码翻译速度. 同时, 采用该方法实现的程序开发时间更短、后期维护更容易.     

基于3块方式的圆形片剪冲排样算法

采用2条相互垂直的分割线将板材分割成3块子板材,每块子板材包括一组方向和长度都相同的条带。用动态规划算法确定子板材中条带的最优布局,用枚举法确定2条分割线的位置,使整张板材价值达到最大。实验结果表明,该算法能够提高材料利用率,计算时间满足实际应用的需要。     

基于极限条件的VFLLT码系统设计与性能研究

针对LT(Luby Transform)码的编码效率不高、时延长且译码概率低等弊端,将数学极限分析方法引入到LT码的度数分布中,提出了一种不定帧长LT码VFLLT(variable frame length LT)编译码系统方案,其核心思想是将原始数据进行适当的帧长设计,通过不定帧长的方法对原始数据进行拆分编译码。在理论推导过程中,详细分析了该不定帧长LT码设计方法的编译码复杂度和平均度数。理论分析和仿真结果表明:与传统LT码相比,不定帧长LT码能够有效地提高编码效率和译码概率,降低其编译码运算量和度数分布值,增强了LT码在实际系统应用时的可行性。     

一种可实现零内存存取的CAVLC解码算法

在基于上下文的自适应可变长度编码(CAVLC)解码算法中,对非结构化自适应可变长度编码码表进行解码时需要反复查找码表进行码字匹配,从而导致解码速度慢和需要大量内存存取的问题。为此,提出一种可实现零内存存取的CAVLC解码算法。将CAVLC码字前缀0的个数作为一级索引,同时通过一级索引获得输入码流的可能长度。将码字后缀作为二级索引并获得码字的值,直接通过码字快速获得解码结果。对于确定的输入码字,只需通过无码表查找代码操作即可得到对应的解码输出。测试结果表明,该算法不仅可以实现零内存存取的CAVLC解码,而且其解码速度比标准算法提高了45%。     

一种任意曲线长度的测量方法及其应用

在进行作物形态测量的研究中对叶片长度的测量要求较高的测量精度。而有关长度测量的算法较少,其中较为常用的是利用链码来进行曲线长度的测量算法,该算法要求对图像上的玉米叶子进行预处理之后,才能进行对叶片长度的测量,然而由于细化操作的误差和链码描述曲线的误差,无法满足对任意叶片长度的测量精度要求。基于以上需求,提出了一种利用抛物样条曲线和数值积分进行任意曲线长度测量的算法,该算法可以直接对图像上的玉米叶片进行长度测量,而测量之前无需对图像进行任何预处理,避免了细化操作和链码描述导致的误差,其测量精度满足了该项目的要求。经实验该算法的平均测量相对误差可以控制在1%以内。由于该算法理论上基于数学,所以具有较高的可靠性,可应用于对测量速度要求不高,而对测量精度要求较高,测量结果稳定性要求较好的其它项目之中。     

Synapsing Variable-Length Crossover: Meaningful Crossover for Variable-Length Genomes

The synapsing variable-length crossover (SVLC) algorithm provides a biologically inspired method for performing meaningful crossover between variable-length genomes. In addition to providing a rationale for variable-length crossover, it also provides a genotypic similarity metric for variable-length genomes, enabling standard niche formation techniques to be used with variable-length genomes. Unlike other variable-length crossover techniques which consider genomes to be rigid inflexible arrays and where some or all of the crossover points are randomly selected, the SVLC algorithm considers genomes to be flexible and chooses nonrandom crossover points based on the common parental sequence similarity. The SVLC algorithm recurrently "glues" or synapses homogenous genetic subsequences together. This is done in such a way that common parental sequences are automatically preserved in the offspring with only the genetic differences being exchanged or removed, independent of the length of such differences. In a variable-length test problem, the SVLC algorithm compares favorably with current variable-length crossover techniques. The variable-length approach is further advocated by demonstrating how a variable-length genetic algorithm (GA) can obtain a high fitness solution in fewer iterations than a traditional fixed-length GA in a two-dimensional vector approximation task     

改进的二进制循环码盲识别方法

目前已有的循环码盲识别方法在低码率编码条件下效果较好,但在高误码率及高码率条件下不能高效识别,或者只针对循环码中某一子类。为有效解决高误码率以及高码率编码下的循环码盲识别问题,提出一种基于矩阵变换和码重分布的方法,首先对接收序列按估计码长构造矩阵,并对矩阵进行初等变换;然后利用改进的码重分布距离公式对循环码进行盲识别。仿真结果表明该方法在高误码率以及高码率编码时可实现高效的循环码盲识别。