Gaussian Markov Random Fields：Theory and Applications

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

适合初学的人。包含两个代码，一个独立整合起来的，注释比较清楚。另一个参照深入理解OpenCV书中第三章的代码，添加读取OBJ模型的环节，没有纹理。作为刚入手的可以参考一下，并贴一个博客地址配置环境和理解代码：http://www.cnblogs.com/Alip/p/7026512.html

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