包括
使用稀疏矩阵的基于消息传递(信念传播)的最小和 (MSA) 和总和积 (SPA) 算法 (scipy.sparse)
基于使用线性规划解码二进制线性码的最大似流 (ML) 和线性规划 (LP) 解码器(仅适用于短长度代码,如 Hamming(7,4))
基于分解法的ADMM解码器,用于大规模LP解码
用于二进制擦除 (BEC)、二进制对称 (BSC) 和二进制 AWGN (biawgn) 通道。
依赖
在以下 Python/包版本上进行了测试:
Python version 3.5.2
numpy version 1.12.0
scipy version 0.18.1
探索预先计算的结果
在代码、输出和绘图中查看所有预计算结果。这些包括不同的代码,模拟结果和绘图。
从头开始
首次克隆存储库时,通过执行来初始化子模块(这是另一个 git 存储库),如此堆栈溢出问题中所述。src/utilitiesgit submodule update --init --recursive
生成数据
默认情况下写入的模拟输出。~/scratch/decoders
使用以下或等效