Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46940
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorАлисиенко, М. А.-
dc.contributor.authorТурлай, А. П.-
dc.contributor.authorСаломатин, С. Б.-
dc.date.accessioned2022-05-14T09:19:35Z-
dc.date.available2022-05-14T09:19:35Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationАлисиенко, 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.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46940-
dc.description.abstractРассмотрены 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.isoruru_RU
dc.publisherБГУИР, РБru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectкодирование информацииru_RU
dc.subjectнейронные сетиru_RU
dc.subjectдекодированиеru_RU
dc.subjectалгоритм распространения доверияru_RU
dc.subjectвероятностное декодированиеru_RU
dc.subjectbelief propagation algorithmru_RU
dc.subjecthigh-density parity-check codesru_RU
dc.subjectparity check matrixru_RU
dc.subjectneural networkru_RU
dc.subjectadaptive decoding algorithmru_RU
dc.titleВероятностное декодирование кодов с высокой плотностью проверок на четность с использованием алгоритма распространения доверияru_RU
dc.title.alternativeProbabilistic decoding of codes with a high density of parity checks using the belief propagation algorithmru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationApproaches 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)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Alisiyenko_Veroyatnostnoye.pdf101.65 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.