| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Алисиенко, М. А. | - |
| dc.contributor.author | Турлай, А. П. | - |
| dc.contributor.author | Саломатин, С. Б. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-14T09:19:35Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-14T09:19:35Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Алисиенко, М. А. Вероятностное декодирование кодов с высокой плотностью проверок на четность с использованием алгоритма распространения доверия / М. А. Алисиенко, А. П. Турлай, С. Б. Саломатин // Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара, Минск, март-апрель 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2022. – С. 46–49. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46940 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрены подходы вероятностного декодирования кодов с высокой плотностью контроля четности на основе алгоритма распространения доверия с жесткими и адаптивными мягкими решениями. Рассмотрены примеры схем декодирования с использованием нейронной сети. Предложена методика оценки сложности декодирования. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | кодирование информации | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | декодирование | ru_RU |
| dc.subject | алгоритм распространения доверия | ru_RU |
| dc.subject | вероятностное декодирование | ru_RU |
| dc.subject | belief propagation algorithm | ru_RU |
| dc.subject | high-density parity-check codes | ru_RU |
| dc.subject | parity check matrix | ru_RU |
| dc.subject | neural network | ru_RU |
| dc.subject | adaptive decoding algorithm | ru_RU |
| dc.title | Вероятностное декодирование кодов с высокой плотностью проверок на четность с использованием алгоритма распространения доверия | ru_RU |
| dc.title.alternative | Probabilistic decoding of codes with a high density of parity checks using the belief propagation algorithm | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Approaches for probabilistic decoding of high-density parity codes based on a belief propagation algorithm with hard and adaptive soft decisions are considered. Examples of decoding schemes using a neural network are considered. A technique for estimating the complexity of decoding is proposed algorithm for searching for single-pixel extremes of halftone images based on centrally symmetric scanning is proposed. It is shown that the algorithm works much faster than the best known algorithms for detecting key points of images. | - |
| Appears in Collections: | Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара (2022)
|
