最大似然译码/最小距离译码
待编码的信息序列M：M=[M0, M1,…, ML－1]；
编码器输入序列的总长度：k(L+m)；
编码器输出的码序列C：C=[C0, C1,…,CL－1]，其中每个子码Ci含有n个码元；
经离散无记忆信道(DMC)传输后，译码器接收的序列 R：R=[R0, R1,…,RL－1]；
对于DMC信道：
码序列 C 的路径度量 M(R/C)：计算第 l 时刻到达状态 i 的最大似然路径的相似度—log p(R/C)；
子码 Ci 度量M(Ri/Ci) ：计算第 l 时刻接收子码 Ri 相对于各码字的相似度— log p(Ri/Ci)，也称为分支度量。
2021-09-21 10:12:19
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代数免疫度是衡量布尔函数抵抗代数攻击的重要指标。最近，Mesnager等研究了布尔函数的零化子与函数所对应循环码最小距离之间的联系，代数免疫度的下界可以由对应的循环码的最小距离得到。解决了Mesnager提出的一个公开问题，给出了一类特定函数的零化子次数的下界，并得到一类布尔函数的代数免疫度的下界。
2021-09-17 22:32:48
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该存储库实现了GJK算法的新版本，可以计算3D中两个凸体之间的最小距离。 它所需要的只是[N x 3]矩阵中物体的坐标，其中N是定义物体的点数。
example2_mex / runme.m中提供了一个示例。 通过运行此文件，Matlab将编译一个MEX函数，此后称为。 要编译MEX函数，您需要C / C ++编译器，请参考Matlab文档或在下面留下评论。
感谢Chan Kwanyuan Chan给Windows用户的提示： Matlab用户需要在运行example2_mex / runme.m文件之前设置MinGW-w64 C / C ++编译器。 有关编译和相关设置过程的更多信息，请访问： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52848-matlab-support-for-mingw-w64-cc
2021-07-27 09:53:55
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