26、交替码的简化高速长距离列表译码

交替码的简化高速长距离列表译码

在编码理论中,译码算法的效率和纠错能力一直是研究的重点。本文将介绍一种简化的高速长距离列表译码算法,该算法在交替码的译码中表现出色。

1. 相关算法回顾

在介绍新算法之前,先回顾一些相关的译码算法。Guruswami - Sudan算法是一种经典的列表译码算法,但它存在一些可以改进的地方。Howgrave - Graham对其进行了简化,而Koetter和Vardy则在Guruswami - Sudan算法的基础上,将结果从大域Johnson界提升到了Fq Johnson界。

Cohn和Heninger提出了Howgrave - Graham算法的显式函数域版本,并将其从有理函数域Fqm(x)推广到任意函数域,该推广涵盖了代数几何码的列表译码。然而,这个推广仍然没有覆盖Koetter - Vardy的结果。

2. 纠正接近n′ - √n′(n′ - t - 1)个错误的算法

本部分介绍一种简单的高速列表译码算法,该算法可以纠正达到Fq Johnson界的错误。

2.1 算法参数

算法有四个参数:
- 正整数w ≤ n,表示要纠正的错误数量。
- 整数j ≥ 0。
- 整数k ≥ j。
- 整数ℓ ≥ (q - 1)j + k。

算法假设t + 1 ≤ n,并且这些参数满足以下不等式:
[
\frac{nk(k + 1)}{2} + \frac{n(q - 1)j(j + 1)}{2} + \frac{(n - t - 1)\ell(\ell - 1)}{2} < \ell(k(n - w) +

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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