卷积码编码器

(3,1,8) 卷积编码器意义意义：：卷积码由于其良好的纠错性能而被广泛用于移动通信的信道编码系统卷积码由于其良好的纠错性能而被广泛用于移动通信的信道编码系统。

卷积编码器工作原理卷积编码器工作原理：：卷积码（n,k,m ）编码器由k 个输入个输入，，具有m 阶存储的n 个输出的线形时序电路实现个输出的线形时序电路实现。

通常通常，，n 和k 是较小的整数是较小的整数，，且k ＜n ，但m 比较大比较大。

当k ＝1时，信息序列不再分成小块信息序列不再分成小块，，以便可以连续处理续处理。

卷积码卷积码（（n,k,m ）表示码率R ＝k/n ，编码器级数m ＝s －1，其中s 是码约束长度是码约束长度。

反向CDMA 信道使用信道使用（（3，1，8）卷积码卷积码，，码率R ＝1/3,约束长度为9，由于k ＝1，n ＝3，m ＝8，则该卷积编码器包含单个输则该卷积编码器包含单个输入端入端入端，，一个8级移位寄存器级移位寄存器，，三个模2加法器和一个向一个向编码器输出的连续转向器编码器输出的连续转向器。

编码器每输入一位信息比特将产生三位编码输出编码器每输入一位信息比特将产生三位编码输出。

这些编码符号中这些编码符号中，，第一个输出符号G0是生成序列g1⑴编码产生的符号编码产生的符号，，第二个输出符号G1是由生成序列g1⑵编码产生的符号码产生的符号，，最后一个输出符号G2是由生成序列g1⑶编码产生的符号编码产生的符号，，如下图所示如下图所示。

Ain Yout C0C1C24-1mux C[1:0]X 8X 7X 6X 1X 2X 4该电路由一个八位移位寄存器该电路由一个八位移位寄存器、、三个码生成逻辑三个码生成逻辑、、一个时隙发生器和一个四选一复用器构成一个时隙发生器和一个四选一复用器构成。

mux 的输入为G0、G1和G2，码选择信号C[1:0]和clk clk11由时隙发生器产生,它与时钟clk 的关系见最后的波形图系见最后的波形图。

湖南文理学院课程设计报告学生姓名: 指导教师:完成时间:2014-11-18报告成绩:课程名称: 通信系统课程设计 专业班级:通信工程11102班09朱涛 侯清莲、设计要求 二、设计作用与目的 三、所用设备及软件 四、卷积码编码的概念五、EDA 设计方法及工具软件QUARTUB7.1 VHDL 设计的优点与设计方法八、心得体会 九、参考文献目录4.1卷积码的编码描述方法4.3 4.44.2 卷积编码 卷积码的树状图 卷积码的网格图六、 改变卷积编码器的参数仿真以及结论6.1 不同回溯长度对卷积编码器性能的影响 6.2 不同码率对卷积编码器误码性能的影响 6.3不同约束长度对卷积编码器的误码性能影响七、 卷积码编码器的VHDL 设计与仿真7.2卷积码编码器的VHDL 实现10 10 11卷积编码器的设计三、所用设备及软件(1) QUARTUS ⑵PC 机四、卷积码编码的概念4.1卷积码的编码描述方法编码描述方法有5种：冲激响应描述法、生成矩阵描述法、多项式乘积描述法、状态图描述法和网格图描述法。

卷积码的纠错能力随着N 的增加而增大，而差错率随着 N 的增加而指数下降。

在编码器复杂性相同的情况下，卷积码的性能优于分组码。

分组码有严格 的代数结构，但卷积码至今尚未找到如此严密的数学手段。

分组码的译码算法可以由其代 数特性得到。

卷积码虽然可以采用适用于分组码的门限译码(即大数逻辑译码)，但性能 不如维特比译码和序列译码［2］。

以二兀码为例，输入信息序列为 u = ( U 0，U 1，…)，其多项式表示为u(x) = U 0+U 1X +…+…。

编码器的连接可用多项式表示为 g 1,1)(x) = 1+X+X 2和g (1,2)(x) = 1+x 2，称为码的子生 成多项式。

它们的系数矢量g (1,1)=(111)和g (1,2)=(101)称作码的子生成元。

以子生成多项式 为阵元构成的多项式矩阵 G(x) =［ g (1,1)(x), g (1,2)(x)］，称为码的生成多项式矩阵。

卷积码1、什么是卷积码？卷积码作为一种编码方法，是将k个信息比特编成n个比特，但k和n通常很小，因此时延小，特别适合以串行形式进行传输。

通常它更适合于前向纠错，因而对于许多实际情况它的性能优于分组码，而且运算较简单。

2、卷积码的编译原理？（1）编码原理下图示出卷积码编码器一般原理方框图。

编码器由三种主要元件构成，包括Nk级移存器、n个模2加法器和一个旋转开关。

每个模2加法器的输入端数目可以不同，它连接到一些移存器的输出端。

模2加法器的输出端接到旋转开关上。

将时间分成等间隔的时隙，在每个时隙中有k比特从左端进入移存器，并且移存器各级暂存的信息向右移k位。

旋转开关每时隙旋转一周，输出n比特（n）k）。

（2）译码原理卷积码的解码方法可以分为两类：代数解码和概率解码。

代数解码是利用编码本身的代数结构进行解码，不考虑信道的统计特性。

概率解码则是基于信道的统计特性和卷积码的特点进行计算，其中一种概率解码方法是维特比算法。

当码的约束长度较短时，它比序贯解码算法的效率更高、速度更快，目前得到广泛的使用。

维特比算法的基本原理是将接收到的信号序列和所有可能的发送信号序列比较，选择其中汉明距离最小的序列认为是当前发送信号序列。

若发送一个k位序列，则有2k种可能的发送序列。

计算机应存储这些序列，以便用作比较。

当k较大时，存储量太大，使实用受到限制。

维特比算法对此作了简化，使之能够实用。

3、与分组码相比，卷积码的优势是什么？与分组码不同的是，卷积码编码后n个码元不但与本码组的k个信息码元有关，而且与前面的N-1段信息有关，编码的过程中相互关联的码元有N*n个。

卷积码的纠错能力同样是随N的增大而增大，其差错率随N的增大而指数的下降。

在编码器相同的情况下，卷积码的性能优于分组码。

另一点不同是，分组码有严格的代数结构，但是卷积码至今没有严格的数学手段把纠错能力和码结构有机地联系起来，目前大都是采用计算机搜索来搜索好用的码组。

4、卷积码编译电路的组成结构？（1）信号发生器（2）卷积码编码器（3）信道（4）卷积码译码器参考文献：[1]通信原理（第6版）樊昌信、曹丽娜，国防工业出版社·北京，2012[2]SystemView通信仿真开发手册，孙屹，国防工业出版社，2004[3]SystemView动态系统分析及通信系统仿真设计，罗卫兵、孙桦、张捷，西安电子科技大学出版社，2001。

No.15 (2,1,3)卷积码的编码及译码摘要：本报告对于（2,1,3）卷积码原理部分的论述主要参照啜刚教材和课件，编程仿真部分绝对原创，所有的程序都是在Codeblocks 8.02环境下用C语言编写的，编译运行都正常。

完成了卷积码的编码程序，译码程序，因为对于短于3组的卷积码，即2 bit或4 bit纠错是没有意义的，所以对正确的短序列直接译码，对长序列纠错后译码，都能得到正确的译码结果。

含仿真结果和程序源代码。

如果您不使用Codeblocks运行程序，则可能不支持中文输出显示，但是所有的数码输出都是正确的。

一、 卷积码编码原理卷积码编码器对输入的数据流每次1bit 或k bit 进行编码，输出n bit 编码符号。

但是输出的分支码字的每个码元不仅于此时可输入的k 个嘻嘻有关，业余前m 个连续式可输入的信息有关，因此编码器应包含m 级寄存器以记录这些信息。

通常卷积码表示为 (n,k,m). 编码率 k r n=当k=1时，卷积码编码器的结构包括一个由m 个串接的寄存器构成的移位寄存器（成为m 级移位寄存器、n 个连接到指定寄存器的模二加法器以及把模二加法器的输出转化为穿行的转换开关。

本报告所讲的（2,1,3）卷积码是最简单的卷积码。

就是2n =，1k =，3m =的卷积码。

每次输入1 bit 输入信息，经过3级移位寄存器，2个连接到指定寄存器的模二加法器，并把加法器输出转化为串行输出。

编码器如题所示。

二、卷积码编码器程序仿真 C 语言编写的仿真程序。

为了简单起见，这里仅仅提供数组长度30 bit 的仿真程序，当然如果需要可以修改数组大小。

为了更精练的实现算法，程序输入模块没有提供非法字符处理过程，如果需要也可以增加相应的功能。

进入程序后，先提示输入数据的长度，请用户输入int （整型数）程序默认用户输入的数据小于30，然后提示输入01数码，读入数码存储与input 数组中，然后运算输出卷积码。

机器学习知识：机器学习中的卷积自编码器卷积自编码器是机器学习领域中的一种重要技术，它主要用于图像、音频、视频等数据的研究分析处理。

本文将详细介绍卷积自编码器的概念、结构以及在实际应用中的优缺点。

一、卷积自编码器的概念卷积自编码器是一种基于自编码器的神经网络模型，它主要用于对图像等数据的特征提取，将图像等信息压缩到更低的维度中，以降低存储和计算的复杂度。

同时，卷积自编码器也可用于图像等数据的去噪、降维等任务。

自编码器是一种基于神经网络的数据特征提取算法，它的主要思想是将输入数据通过编码和解码两个过程映射到自身，以学习到数据的重要特征。

其中，编码过程将原始数据压缩到更低的维度中，而解码过程则将压缩后的数据还原回原始数据。

自编码器主要分为全连接自编码器和卷积自编码器两种类型。

卷积自编码器是一种基于卷积神经网络的自编码器模型，它可以有效地处理图像等数据中的空间关系，同时具有更好的可扩展性和抗扰性，因此在图像等数据处理方面有着广泛的应用。

二、卷积自编码器的结构卷积自编码器的结构主要包括编码器和解码器两个部分。

编码器将输入数据通过卷积和下采样操作压缩到低维空间中，而解码器则将低维空间中的数据还原回原始数据。

具体来说，卷积自编码器的结构包括以下几个部分：1.输入数据层：输入待处理的数据。

2.编码器：由多个卷积层和池化层组成，其中卷积层用于对数据进行特征提取，而池化层则用于对特征进行下采样，从而减少特征的维度。

最终，编码器将数据压缩到较低的维度中，得到编码后的特征矩阵。

3.解码器：由多个反卷积层和反池化层组成，其中反卷积层用于将编码后的特征还原为原始数据的形式，而反池化层则用于对特征进行上采样，从而增加特征的维度。

最终，解码器输出经过重构的数据。

4.输出层：输出经过重构后的数据。

三、卷积自编码器的应用卷积自编码器在机器学习领域中的应用非常广泛，主要集中在以下几个方面：1.图像去噪卷积自编码器可以用于对图像进行去噪处理，通过学习图像的特征并对其进行压缩、解压缩等操作，在去除噪声的同时保持图像的清晰度。

卷积自动编码器通俗解释
卷积自动编码器是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络和自动编码器的特性。

为了更好地解释这个概念，让我们先来了解一下卷积神经网络和自动编码器是什么。

首先，卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像识别和计算机视觉任务的神经网络模型。

它利用卷积层和池化层来提取图像中的特征，并通过全连接层来进行分类或其他任务。

其次，自动编码器是一种无监督学习模型，它可以学习数据的有效表示。

自动编码器由编码器和解码器组成，编码器将输入数据转换为潜在表示，解码器则将潜在表示转换回原始数据。

那么，卷积自动编码器是如何结合这两种模型的呢？卷积自动编码器使用卷积层来替代自动编码器中的全连接层，这样可以更好地处理图像数据。

它通过学习如何重建输入图像来学习到图像中的有用特征，从而实现了对图像数据的压缩和提取特征的功能。

总的来说，卷积自动编码器可以通过卷积神经网络的结构来学习图像数据的有效表示，同时也可以通过自动编码器的机制来实现
对数据的压缩和解压缩，从而在图像处理和特征提取方面取得了很好的效果。

它在图像去噪、图像生成和特征提取等任务中都有着广泛的应用。

希望这样的解释能够帮助你更好地理解卷积自动编码器的概念。

卷积码的设计与实现卷积码是一种线性编码技术，广泛应用于通信和数据传输领域。

它通过将输入数据编码为卷积码的形式，提高了数据的纠错能力和传输效率。

本文将介绍卷积码的设计与实现。

一、卷积码的设计1、编码器设计卷积码的编码器由多个移位寄存器和模2加法器组成。

编码器的设计取决于两个参数：约束长度和生成多项式。

约束长度是指编码器中移位寄存器的数量，它决定了卷积码的纠错能力。

生成多项式则决定了编码器的结构。

在设计编码器时，需要选择合适的约束长度和生成多项式，以实现所需的纠错能力和编码效率。

常用的生成多项式有G(D) = (1+D+D^2)和G(D) = (1+D^2)，其中D表示延迟。

2、解码器设计卷积码的解码器通常采用最大似然解码算法，如维特比算法或概率解码算法。

这些算法通过搜索所有可能的路径，找到最可能的路径作为解码结果。

在设计解码器时，需要选择合适的算法，并优化算法的复杂度和性能。

常用的优化方法包括剪枝、动态规划、并行计算等。

二、卷积码的实现1、硬件实现卷积码的硬件实现通常采用数字电路和集成电路技术。

通过将编码器和解码器设计成硬件电路，可以实现高速、低功耗的卷积码编码和解码。

在硬件实现中，需要考虑电路的功耗、面积、速度等因素，以优化硬件性能。

常用的硬件实现方法包括ASIC、FPGA和DSP等。

2、软件实现卷积码的软件实现通常采用编程语言和算法库。

通过编写代码实现编码器和解码器的功能，可以实现灵活、可扩展的卷积码编码和解码。

在软件实现中，需要考虑代码的效率、可读性和可维护性等因素，以优化软件性能。

常用的软件实现方法包括C/C++、Python等编程语言和相应的算法库。

三、总结卷积码是一种有效的线性编码技术，具有纠错能力强、传输效率高等优点。

本文介绍了卷积码的设计和实现方法，包括编码器和解码器的设计、硬件和软件实现等方面。

在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的卷积码参数和实现方法，以实现高效的通信和数据传输。

卷积码卷积码将k个信息比特编成n个比特，但k和n通常很小，特别适合以串行形式进行传输，时延小。

定义若以（n,k,m）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组码字，m为编码存储度，也就是卷积编码器的k元组的级数，称m+1= K为编码约束度m称为约束长度。

卷积码将k元组输入码元编成n元组输出码元，但k和n通常很小，特别适合以串行形式进卷积码的编码器行传输，时延小。

与分组码不同，卷积码编码生成的n元组元不仅与当前输入的k元组有关，还与前面m-1个输入的k元组有关，编码过程中互相关联的码元个数为n*m。

卷积码的纠错性能随m的增加而增大，而差错率随N的增加而指数下降。

在编码器复杂性相同的情况下，卷积码的性能优于分组码。

介绍一种卷积码编码器卷积码是1955年由Elias等人提出的，是一种非常有前途的编码方法。

我们在一种卷积码编码器一些资料上可以找到关于分组码的一些介绍，分组码的实现是将编码信息分组单独进行编码，因此无论是在编码还是译码的过程中不同码组之间的码元无关。

根本区别卷积码和分组码的根本区别在于，它不是把信息序列分组后再进行单独编码，而是由连续输入的信息序列得到连续输出的已编码序列。

即进行分组编码时，其本组中的n-k个校验元仅与本组的k个信息元有关，而与其它各组信息无关；但在卷积码中，其编码器将k个信息码元编为n个码元时，这n个码元不仅与当前段的k个信息有关，而且与前面的（m－1）段信息有关（m为编码的约束长度）。

有关信息同样，在卷积码译码过程中，不仅从此时刻收到的码组中提取译码信息，而且还要卷积码编码器利用以前或以后各时刻收到的码组中提取有关信息。

而且卷积码的纠错能力随约束长度的增加而增强，差错率则随着约束长度增加而呈指数下降。

约束关系卷积码（n,k,m) 主要用来纠随机错误，它的码元与前后码元有一定的约束关系，编码复杂度可用编码约束长度m*n来表示。