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中科院研究生院计算流体力学基准算例fortran和c + +代码以及案例分析

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纠错LDPC的原理讲解纠错LDPC的原理讲解公和電LDPC码性能逼近 Shannon限,例如在二元输入的AWGN信道,码率l/2的非正则( Irregular)LDPC码可具有离香农限不到0.06dB的性能;计算机仿真结果表明,最好的非正则LDPC码(长度为10)可获得在BER=10时仅偏离容量0.13dB的性能,优于迄今所知道的最佳 turbo码(Richardson, 2001)当码长为107、R=112时,性能距香农限只差0.0045dB的次数分布对已经找到. Chung,2001)·纠码字差错 block error的性能好·差错平台 error floor低(误码率随信噪比的增加而下降速甚至不再下降,称为 error floor现象)最小距离正比于码长译码复杂度与码长是线性关系·适合并行译码运算公和電学Telecommunication线性分组码基础可用一个生成矩阵G或校验矩阵H来描述 The structure纠错能力由最小距离dmin决定。最小距离din等于生成矩阵G中最轻行的重量最小距离dn也等于校验矩阵H的秩加1比如(7,4)汉明码1000111「111010001001101101010G=0010101=10110010001011非稀疏矩阵码字和校验矩阵的关系:CH=0或HCT=0公和電学TelecommunicationsLDPc码结构特点(1)说(m,分组码校验矩阵H(n-行n列)是稀疏矩阵,指其每行每列只有极少个“1”而最小距离dmn又较大。正则(规则)的LDPC码Wr Wc指H矩阵每列( column)有同样W个“1”,"n每行ow)有同样W个“1”,且这里m=n-k,W

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MATLAB(2018rb版本),将信号经过HHT变换后，求出时频谱和边际谱，可参考博文：希尔伯特黄变换(HHT)原理、求时频谱、边际谱，及MATLAB（2018rb）实现

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

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