1) Log-BP algorithm
Log-BP算法
2) Log-BP decoding algorithm
Log-BP译码算法
3) Log-MAP algorithm
Log-MAP算法
1.
Based on the conventional Log-MAP algorithm for Turbo-codes decoding and the existing algorithm for simplifying Log-MAP,an improved algorithm is presented in this paper.
仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。
2.
When turbo decoder is implemented by Log-MAP algorithm, it is necessary to calculate the correction term by look-up table (or other ways).
Log-MAP算法实现Turbo译码时,要用查表等方法进行修正项的近似计算。
3.
Based on Log-MAP algorithm of easy engineering implementation, the two different methods of using extrinsic information, the Berrou and Robertson schemes, are studied deeply in the paper.
以易于工程实现的Log-MAP算法为基础,深入研究了两种不同的外信息使用方式:Berrou方案及Robertson方案,指出两种外信息使用方式具有统一性,不同的是迭代译码过程中对外信息使用权重的处理;在相同约束条件下对基于两种外信息使用方式的Turbo码性能进行蒙特卡罗仿真,结果表明Robertson方案从整体上要略优于Berrou方案。
4) LoG
[英][lɔɡ] [美][lɔg]
LoG算法
1.
Getting the ouline image of vehichles by LoG;
基于LoG算法的车辆图像边缘提取
5) Max-log-MAP algorithm
Max-log-MAP算法
1.
Turbo codes decoder based on MAX-Log-MAP algorithm and DSP chip;
基于MAX-Log-MAP算法和DSP芯片的Turbo译码器
2.
Max-Log-MAP algorithm be used for decoding,Be directed towards this algorithm,the way search for table be used for interleaver design,interleaver speed be improve,implement together in order link use in the decoding appliance for reduce in size delay of decoding.
译码选用Max-Log-MAP算法,针对该算法采用查表法实现交织,以提高交织速度,译码器内部采用并行级联调用,以减小译码延时。
3.
One simplified practical decoding structure of Turbo codes based on Max-Log-MAP algorithm is presented.
提出了一种实用简化的Max-Log-MAP算法Turbo码译码结构。
6) Lookup-Log-MAP
Lookup-Log-MAP算法
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条