神经机器翻译 这是使用Encoder-Decoder机制以及Attention机制（（ ）于2016年引入的神经机器翻译的一种实现。Encoder-decoder体系结构通常使用一种编码器，该编码器对将源句子转换成固定长度的向量，解码器根据该向量生成翻译。 本文推测使用固定长度向量是提高此基本编码器-解码器体系结构性能的瓶颈，并建议通过允许模型自动（软）搜索源语句的一部分来扩展此范围。与预测目标词相关，而不必明确地将这些部分形成为一个困难的部分。 编码器： seq2seq网络的编码器是RNN，它为输入句子中的每个单词输出一些值。 对于每个输入字，编码器输出一个向量和一个隐藏状态，并将隐藏状态用于下一个输入字。 解码器： 在最简单的seq2seq解码器中，我们仅使用编码器的最后一个输出。 最后的输出有时称为上下文向量，因为它对整个序列中的上下文进行编码。 该上下文向量用作解码器的初始隐

Xilinx ISE RS编码解码IP核的License

crc编码代码matlab CRC编码器和解码器 第1部分– CRC校验实现（12个标记）。 您将使用生成多项式g（x）= x5 + x3 + 1，其中（n，k）=（20,15）。 使用MATLAB，Python或您选择的语言，编写以下两个函数： •crc_encode（x）：此函数按照类中给出的步骤，使用生成多项式g（x）对x进行编码。 参数x是位{0,1}的长度15矢量。 返回长度为20的CRC编码的矢量{{0,1}}。 •crc_decode（b）：给定生成器多项式g（x），此函数确定b是否通过CRC。 参数b是一个长度为20的位{0,1}的向量。 如果b通过CRC，则返回1，否则返回0（即，如果b包含错误，则返回1，否则返回0）。 第2部分– CRC校验模拟（4个标记）。 使用第1部分中的功能，编写两个仿真脚本，如下所示： •sim_single（p，x）：该脚本以15位向量x作为输入，并使用第1部分中的CRC编码器对x进行编码。以概率p（（请参阅下面的注释；由于这是一个随机过程，因此可能没有翻转位。 运行CRC解码器以确定CRC是否检测到错误。 最后，脚本将以下内容打印到屏幕

Matlab代码verilog LDPC_解码器 低密度奇偶校验解码器 这是我为ECEN 654最终项目开发的LDPC解码器。 它目前隐含速率为0.5的代码，但几乎已完全参数化，因此它只需很小的变化即可生成任意H矩阵的解码器。 它由MATLAB仿真组成，用于验证算法并生成Verilog实现的测试数据。 顶级Verilog模块由script_LDPC_v生成，该脚本调用verigen，后者使用打印语句生成LDPC.v。 Verilog生成文件没有经过重构，因此非常麻烦，但是其余的MATLAB仿真文件经过了优化，即使对于高SNR值，也可以快速评估变化。

BCH解码的VHDL源程序工程文件，可进行功能仿真，解码采用梅吉特译码，两个校正子计算电路分时工作，循环吗（15，11）码，可纠正1位错误

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