Solution Manual.Error Control Coding 2nd.by Lin Shu and Costello

matlab中奈奎斯特图代码AMI中的BER计算 该项目在2018年的集成通信系统课程中进行。 描述 使用MATLAB，我们使用替代标记反转（AMI）编码技术模拟了数字通信系统。 我们的目标是测试接收机的误码率（BER）性能，并将其与withER-SNR理论曲线进行比较。 交替标记反转（AMI） AMI是一种同步时钟编码技术，使用双极性脉冲表示逻辑1。下一个逻辑1由相反极性的脉冲表示。 因此，逻辑1的序列由极性交替的脉冲序列表示。 AMI编码和相应时钟信号的示例 误码率（BER） 误码率（BER）定义为具有错误的比特相对于传输中接收的比特总数的百分比。 BER通常表示为10到负功率。 通过将发送的位序列与接收到的位进行比较并计算错误数来计算BER。 信噪比 信噪比（SNR或S / N）是科学和工程学中使用的一种度量，用于将所需信号的电平与背景噪声的电平进行比较。 SNR定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。 比率大于1：1（大于0 dB）表示信号多于噪声。 加性高斯白噪声（AWGN） 加性高斯白噪声（AWGN）是信息理论中用来模仿自然界中许多随机过程的影响的基本噪声模型。 修饰

Fundamentals of Convolutional Coding.pdf Fundamentals of Convolutional Coding.pdf

This book is the result of hundreds of emails from all over the world with questions on theory and applications of error correcting coding (ECC), from colleagues from both academia and industry.

纠错编码艺术，Preface This book is the result of hundreds of emails from all over the world with questions on theory and applications of error correcting coding (ECC), from colleagues from both academaina d industry. Most of the questions have been from engineers and computer scientists needing to select, implement or simulate ap articular coding scheme. The questions were sparkebdy an ECC web site that was initially set up at Imai Laboratory at the Institute of Industrial Science, University of Tokyo, at the beginning of 1995. The reader will notice the absence of theorems and proofs in this text. The approach is to teach basic concepts by using simple examples. References to theoretical developments are made when needed. This bookis intended to be a reference guide to error correcting coding techniques for graduate students and professionals interested in learning the basic techniques and applications of ECC. Computer programs that implement the basic encoding and decoding algorithms of practical coding schemes are available on a companion web site at: http://the-art-of-ecc.com

Swift Coding Chanllenges, pdf, Swift编程练习集，包含数十个SWIFT编程问题，面试必备。

压缩感知或稀疏编码是学习数据的稀疏表示。 最简单的方法是使用带有 L1 正则化的线性回归。 虽然这个包为稀疏编码问题提供了贝叶斯处理。 它使用变分贝叶斯来训练模型。 稀疏编码问题被建模为具有稀疏先验（自动相关性确定，ARD）的线性回归，也称为相关向量机（RVM）。 优点是可以自动进行模型选择。 因此，无需手动指定正则化参数（从数据中学习），可以获得更好的稀疏恢复。 请运行包中的演示脚本试一试。

Reed-Solomon 码的格式 Reed-Solomon 码的基本构建块是由 m 个二进制位组成的符号，其中 m 可以是任何大于 2 的自然数。对于给定的 m，所有由 m 个位符号组成的 Reed-Solomon 码的长度为2m - 1。例如，对于 8 位符号，Reed-Solomon 码的长度为 28 - 1 = 255。 一个完整的 Reed-Solomon 代码由两部分组成：数据部分和奇偶校验部分。 对于n个符号的Reed-Solomon码，前k个符号是数据部分，是要防止损坏的信息，后面的(nk)个符号是奇偶校验部分，根据数据部分计算。 这种里德-所罗门码被称为(n,k)里德-所罗门码或RS(n,k)码。 奇偶校验符号的个数为(nk)，通常是偶数，表示为2t。 具有 2t 个奇偶校验符号的 Reed-Solomon 码具有纠正多达 t 个错误符号的能力。

Cracking the Coding Interview(6th) 英文扫描版 [完整书签目录]Cracking the Coding Interview 6th 第6版 高清完整版PDF 可以搜索关键字，但是感觉是影印版 对提升能力有帮助

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