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【实例简介】华中科技大学2017级C语言和数据结构课程设计（基于SAT的数独游戏设计）

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对多进制LDPC码的构造、译码、码长及码率等方面进行仿真研究，以期为多进制LDPC码的实用化发展提供设计参考。76科技论坛如图1建立了多进制LDPC码的仿真平台,主要对多进制LD-时,对多进制LDPC码的译码算法复杂度进行计算。经仿真分析和PC码构造方法、译码算法、不同码长和不同码率进行了仿真对比。计算,基于3种算法的多进制IDPC码在高码率时均具有逞近香农系统运用高斯编码,信道是高斯白噪声信道,调整方式釆用BPSK限的特性。Ig-FF-BP译码算法的计算复杂度低于FTBP和调制,最大迭代次数为30,并且i-PG随机构造方法构造的非规BP算法,虽然BP算法表现出更好的系统性能但前者更适合于硬则LDPC码的变量节点度分布服从4(x)-038354x+0023x2+0.574092。件实现。这对多进制LDPC码的实用化有较大意义,并且对有关多表1给出了用于仿貞实验的多进制IDPC码参数,他们均为八元域进制IDC码译码算法的应用领域也有重婆的参考意义。码型且校验矩阵H的列重为4。现在对多进制LDPC码的编译码整参考文献体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行性能仿真。[] Gallager R.G.L灬 w Density Parity Check Codes. IRE Transac-3仿真结果tions on Information Theory 1962, 8: 208-220图2分别给出了LDPC-Ⅰ按照 Mackay、r-FS、 rg-PEG、ir-PE、[2] MacKay D.J.C. and ncal r.m. Ncar Shannon limit performanccir-QC构造方法基丁Lg-FFT-B译码算法得到的八进制LDPC码 of low- density parity- -check codes. Electronics Letters,199,32:在不同信噪比条件下的误码率曲线。由图可以看出,随着信噪比的1645-1646增加,五种码的性能开始出现差异。ir-PEC构造方法的误码率性能「3] MACKAY D, W ISON S, DAY Y M.Corconstruc明显优于其它几种构造方法,在2dB的信噪比时,误码性能接近 tions of irregular Gallager codes[J. I Transaction on Communica106数量级。其次为ir-QC、rg-PEG、rg-PS,可以看出i-QC对比于tion,199,47(10:1449-1454ir-PEG构造方法,在2dB时有10数量级的误码率性能损失。并且[4]MC. Davey and D JC. Mac Kay. Low density parity check codesrg-PEG、rg-PS两种构造方法在低信噪比下误码率性能比较接近, over GF(q) J. IEEE Communication Letter,1998,2(6):165-167但其性能明显差于ir-QC构造方法。 Mackay构造方法性能最差,当[5jLan,YY.rai, L Chen,S.Lin,andK, Abdel- Ghaffar. a trellis信噪比大于2B时,已经呈蚬差错平底效应的趋势。由图可以看出 based method for removing cycles from bipartite graphs and corir-PEG构造方法的随机性好于ir-QC结构化构造算法码字伫能, struction of low density parity check codes[ J]. IEEE Communicarg-PEG构造方法的随机性也好于rg-PS结构化构造算法码字性 tion letters,2004,8(7):443-45能,这说明非规则随机构造算法的码字性能优于随机构造算法构造[6JmXu, Lei cher, Ivana Djurdjevic, Shu lin, and Khaled ah的码字性能;对应随机构造算法构造的码字性能优于结构构造算法dl- Chaffer. Construction of Regular and Irregular LDPC Codes:构造的码字性能。因此选用ir-PEG构造方法来构造校验矩阵。 Geometry Decomposition and Masking[. iEeE Transactions orl图3分别给出了LDPC-1采用i-PG构造方法基于 Information Theory,2007,53(1:121-134Log-FFT-BP、FT-BP和BP译码算法得到的八进制LDPC码在不[7] David J C. MacKay. ood Error Correcting Codes Based on同信噪比情况下的误码率血线。从图对比可看岀,随着信噪比的增 very Sparse. EEE Transaction on Information Theory,19加BP译码算法的性能优于Iog-FT-BP和FFT-BP译码算法,而(2:399-431Log-FFT-BP和上I-BP两种译码算法在相同的伽罗华域和高信噪[8 DAVEY MC. Error correction using low density parity check比下,误码率性能没有很大的差异。同时,Log-FFT-BP的译码性能 codes. Cambridge,U.K.Uniw. Cambridge,199在2B的信噪比时,误码性能接近⑩05数量级,已满足大部分通信⑨9 Wymeersch F., Steendam H and Moeneclaey M.Iog- domain要求。decoding of LDPC codes over GF(q IC). IEEE International Con-图4分别给出了使用i-PEG构造方法相同码率不同码长基于 ference on Communications,2004:772-775多进制Lg-FI-BP译码算法得到的八进制LDPC码在低信噪比情况下的误码率曲线。由图可得出,由于传输码字长度变大,多进制LDPC码的性能随之有着显著的提高由此可知多进制LDPC码的传输码字长度变长的话,其误码纠错性能会较短码更好。这是因为码字长度的增大,使得稀疏矩阵里非零元素所占据的百分比在对应减少,进而 anner图所看到的坏长在增大,纠错性能就变的更加好。从码长度来考志,码长度为1536时,误码率曲线基于GF8在信噪比为2dB时接近106数量级,首先考虑性能问题,基于满足大部分通信要求。其次考虑码长增长,会给系统编译码带来很高的复杂度,这对实际系统来说是很严峻的问题,最后考虑硬件系统在实际仿真测试中带来性能损失,需要软件仿真来留出至少1个数量级弹性变化范围,最终确定选取码长度1536为多进制IDPC码为系统码长图5分别给出了使用ir-PEG构造方法相同码长不同码率基于多进制Iog-FFT-BP译码算法得到的八进制IDC码在低信噪比情况下的误码率曲线从图中都可以看出,在码长相同的条件下,码率越低,多进制IDC码的性能越好,但是码率越低,信息的传输速率也随之下降,则导致系统的频带利用率越低。反之,随着码率的增大,系统的误码率性能随之下降。这是因为码率越高,参加校验的校验比特越少,也就是信道编码增加的冗余度越小,系统的可靠性也随之降低。由于在码长相同的情况下,码率12性能与其他码率相比有较好的性能,所以系统方案最终选取码率1/2的多进制LDPC码。结束语本文对多进制LDPC码的编译码整体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行验证,运用统变量的原则分别对校验矩阵构造算法,译码算法,码长和码率等参数进行仿真对比。同

对于要了解核电站反应堆运行过程的还可以借鉴

算子课上我讲的PPT，主题是查分演化计算，用到了变异算子，交叉算子和选择算子。复盘分析差分进化与遗传算法相似，这一点，对遗传算法稍微了解的人都会有这样的疑问。该PPT未对二者的区别和联系进行分析。我对二者都有一定的了解，并做过二者的简单实现，理应在这方面做出思考。遗憾的是，演讲结束后，老师问到这个问题，我没有做出较好的回答。介绍完算法的原理后，举了一个非凸函数寻优的例子，并且展示了函数的3D图像和最优函数值演变曲线，这一点很好。介绍图像时，首先要介绍坐标轴的含义和单位，这一点没有照顾好。很明显的一个缺陷是： 缺少该算法在工业上的应用实例。让人感觉该算法只存在于纸面上，却无实际应用价优化问题和近似最优解差分演化算法CONTENTS引言ρ优化问题是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题基本原理的应用技术。应用实例优缺点ρ绝大多数的工程问题的求解都可以转换为优化问题,算法改进但是部分问题属于NP问题,很难找到解析解,比如:0研完点1背包、组合优化问题、任务指派等。某些情况下,退而求其次,找到近似最优解即可。针对优化问题的近似解求解,目前已成为了当前一个热点研究方向,催生出一系列的智能算法。智能算法的研究差分演化算法CONTENTS◎1975年: J Holland根据生物进化过程提出了遗传算引言法基本原理ρ1982年: Kirkpatrick模拟冶金学的退火过程提出了模拟应用实例退火算法。优缺点算法改进◎1991年: dorigo.M根据蚂蚁觅食的群体行为提出了蚁研完点群算法。◎1995年: Kennedy根据鸟类觅食的群体行为提出了粒子群算法。ρ1997年: Rainer storr和 Kenneth price.在遗传算法等进化思想的基础上,提出了差分进化算法( DifferentialEvolution, DE差分进化算法简介差分演化算法CONTENTS引言由 Rainer storn和 Kenneth price在1997年为求解切比雪基本原理夫多项式而提出。应用实例优缺点◎是一种随机的并行直接搜索算法,它可以对非线性、不算法改进可微、连续空间函数进行最小化,以其易用性、稳健性研完点和强大的全局寻优能力在多个领域取得成功。◎应用:在约東优化计算、聚类优化计算、飞线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合等参考文献差分演化算法CONTENTSE Storn, Rainer and Price, Kenneth. Differential evolution引言a simple and efficient heuristic for global optimization over基本原理continuous spaces. Journal of global optimization, 1997应用实例优缺点国杨启文,蔡亮,薛云灿.差分进化算法综述.模式识别与人算法改进工智能,2008研完点圖王培崇,钱旭,王月,虎晓红.差分进化计算研究综述.计算机工程应用,2009E Das, Swagatam and Suganthan, Ponnuthurai Nagaranam. Differential evolution: a survey of the state-of-the-artEvolutionary Computation, IEEE Transactions on, 2011优化问题表示差分演化算法左图是两个参数的函右侧是最优化问题的形式化CONTENTS数的3D图像,可以描述。第一行是目标函数,引基本原理将xy平面的矩形作为表示求函数极小值;然后是应用实例解空间,优化问题就约束条件。优缺点是从解空间中搜索最算法改进大最小值研完点min f(x1, x2st.x;∈[L;,U1≤j≤算法框架差分演化算法迭代过程CONTENTS引种群初始化变异交叉选择基本原理应用实例优缺点种群初始化在解空间中随机、均匀地产生M个个体,每算法改进个个体由n个染色体组成,作为第0代种群,标记为研完点X(0)=(x;1(0),x12(00i=1.2..…,M◎变异、交叉、选择三步操作迭代执行,直到算法收敛。第g次迭代的第i个个体标记为X(g)=(x;1(g),x;2(g),…,x1n(g)1.2.M种群初始化差分演化算法在n维空间里随机产生满足约束条件的M个染色体,第i个染色体的第个维取值方式如下rand(0,1)产生0到1的均匀分布CONTENTS的随机数):引基本原理;(0)=L+mnd(0,1)(U,-L)应用实例M优缺点算法改进研完点均匀分布随机分布聚群分布变异算子差分演化法在第8次迭代中,对个体X(g)=(x18,x12(g),…,xn(g),从种群中随机选择3个个体Xn1(g),X12(g),Xp3(g),且p1≠p2≠CONTENTS13≠i,则引H(g)=Xn1(g)+F.(Xn2(g)-X3)基本原理应用实例其中△p2,n3(8)=Ⅹn2(g)-X(8)是差分向量;F是缩放因子,优缺点用于控制差分向量的影响力算法改进研完点F(xm-x,:)0

几道例题，用牛顿迭代法解的三道关于非线性方程组的题目，文件中有matlab代码，仅供参考

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