卷积码结构

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。

引言卷积码是深度空间通信系统和无线通信系统中常用的一种差错控制编码。

在编码过程中,卷积码充分利用了各码字间的相关性。

在与分组码同样的码率和设备复杂性的条件下,无论从理论上还是从实践上都证明,卷积码的性能都比分组码具有优势。

而且卷积码在实现最佳译码方面也较分组码容易。

因此卷积码广泛应用于卫星通信，CDMA数字移动通信等通信系统，是很有前途的一种编码方式。

对其进行研究有很大的现实意义。

1 、(2.1.2)卷积码的基本概念1.1(2.1.2)卷积码的结构图(2.1.2)卷积码的编码器由两级移位寄存器组成，它的存数(Q0，Q1)有四种可能：00，10，01和11，相应于编码器的四个状态S0, S1, S2和S3。

(2.1.2)卷积码编码器如图1：由图可知，该卷积码的生成多项式为于是，得到的码多项式是1.2(2.1.2)卷积码的网格图表示为了表示卷积码编码器在不同输入的信息序列下，编码器各状态之间的转移关系，以及状态转移与时间的关系，须画出编码器的网格图。

网格图是一种能清楚显示状态转移的时间依赖性状态图，因而用网格图来表示编码器的操作是很有用的。

图2表示了(2.1.2)卷积码的网格图。

图中四行小圆圈表示移位寄存器的四种状态，虚线表示输入是0时的状态转移，实线表示输入是1时的状态转移，支路上标注的码元为输出比特。

2 、(2.1.2)卷积码编码器的编程实现与仿真波形由以上分析可以发现，(2.1.2)编码器由两个模二加法器组成，分别生成、。

而此时输出的是并行数据，须经过并串转换才能输出，在用VHDL编程时，用LOAD和CLK来控制信息的输入与卷积码的产生，当LOAD为底电平时，在每个CLK的上升沿输入一位信息，并进行异或运算;当LOAD为高电平时，在CLK 的上升沿时刻，把生成的卷积码经过并串转换之后输出。

经过编译调试之后，仿真波形如图3：图中，D-IN为输入的信息位，D-OUT为输出的串行卷积码，Q为移位寄存器的内容。

通信原理（第2版）– 176 –此，编出的码字n 也较长。

对于卷积码，考虑到编、译码器设备的可实现性，单位时间内进入编码器的信息码元的个数k 通常比较小，一般不超过4，往往就取1k =。

8.5.1 卷积码的编码原理下面通过一个例子来说明卷积码的编码原理和编码方法。

图8-7为（3，1，2）卷积码编码器的原理框图。

它由两级移位寄存器12j j m m --、，两个模二加法器和开关电路组成。

编码前，各级移位寄存器清零，信息码元按12j m m m 的顺序送入编码器。

每输入一个信息码元j m ，开关电路依次接到1,j x 、2,j x 、和3,j x 各端点一次。

其中输出码元序列1,j x 、2,j x 、和3,j x 由下式决定1,2,23,12j j j j j jj j j x m x m m x m m m---⎧=⎪=+⎨⎪=++⎩ （8.55）由式（8.55）可以看出，编码器编出的每一个子码1,j x 、2,j x 、和3,j x 都与前面两个子码的信息元有关，因此2m =，约束度13N m =+=（组），约束长度9N n = （位）。

图8-7 （3，1，2）卷积码编码器表8.8举例示出了此编码器的状态。

其中a b c d ，，，表示21j j m m --的四种可能状态：00，01，10，11。

当第一位信息比特为1时，即11m =，因移位寄存器的状态2100j j m m --=，故输出比特1,12,13,1111x x x =；第二位信息比特为1，这时21m =，因2101j j m m --=，故1,22,23,1110x x x =，依此类推。

为保证输入的全部信息位11010都能通过移位寄存器，还必须在信息位后加3个零。

表8.8（3，1，2）编码器状态表m j1 1 0 1 0 0 0 0m j −2m j −1 00 01 11 10 01 10 00 00 1,2,3,j j j x x x 111 110 010 100 001 011 000 000状态ab dcbc a a卷积码编码时，信息码流是连续地通过编码器，不像分组码编码器那样先把信息码流分成许多码组，然后再进行编码。

串行级联卷积码的差分解调译码算法本文将介绍串行级联卷积码的差分解调译码算法。

首先，我们将简要介绍卷积码的基本概念和特点，然后详细阐述串行级联卷积码的结构和特点，最后介绍差分解调译码算法的原理和实现方法。

一、卷积码的基本概念和特点卷积码是一种线性块码，它通过对信息序列进行卷积运算得到码序列。

卷积码的特点是码率低、纠错能力强，适合在无线通信、数字广播和卫星通信等领域应用。

卷积码的编码过程可以通过一个状态机来描述。

状态机的状态表示编码器的寄存器状态，状态转移表示编码器的输出。

卷积码的编码器有多种不同的结构，其中最常用的是用两个寄存器和三个异或门构成的结构，称为(2,1,3)卷积码编码器。

卷积码的解码过程是将接收到的码序列与一组备选码序列进行比较，找到与接收到的码序列最相似的备选码序列作为解码结果。

常用的解码方法有Viterbi算法和BCJR算法。

二、串行级联卷积码的结构和特点串行级联卷积码(SCCC)是一种将多个卷积码级联起来的编码结构。

它将多个卷积码串行连接起来，形成一个长卷积码。

SCCC的优点是码率可调、纠错能力强，适合在高速数据传输和数字电视等领域应用。

SCCC的编码过程是将信息序列分成若干段，每段通过一个卷积码编码器进行编码，然后将输出码序列连接起来，形成一个长码序列。

SCCC的解码过程是将接收到的码序列分成若干段，每段通过一个卷积码解码器进行解码，然后将解码结果连接起来，得到原始信息序列。

SCCC的结构有多种不同的实现方式，其中最常用的是串行级联(2,1,3)卷积码编码器。

该编码器由多个(2,1,3)卷积码编码器级联而成，每个编码器的输出作为下一个编码器的输入。

SCCC的解码器通常采用Viterbi算法进行解码。

三、差分解调译码算法的原理和实现方法差分解调译码算法是一种适用于SCCC的解调译码算法。

差分解调译码算法的基本思想是利用码序列的差分特性进行解调和译码。

差分解调译码算法的优点是解码速度快、硬件实现简单、适合应用于低功耗的移动设备中。

卷积码编码原理卷积码是一种常用的编码方式，它在通信系统中起着非常重要的作用。

卷积码编码原理是指利用卷积码对信息进行编码的基本原理，下面将对卷积码编码原理进行详细介绍。

首先，我们需要了解卷积码的结构。

卷积码是由一个或多个时变系统组成的编码器，它将输入的信息序列转换为输出的码字序列。

在卷积码编码原理中，我们需要了解卷积码的生成多项式和约束长度。

生成多项式决定了卷积码的性能，而约束长度则决定了卷积码的记忆能力。

其次，我们需要了解卷积码的编码过程。

卷积码的编码过程是通过对输入的信息序列进行卷积运算，得到输出的码字序列。

在编码过程中，卷积码的每一个输出都是由输入序列的若干个元素经过加权后得到的。

这种加权操作是通过卷积码的状态转移图来实现的，而状态转移图则是由卷积码的生成多项式和约束长度决定的。

另外，我们还需要了解卷积码的性能分析。

卷积码的性能分析是通过计算码字序列的误码率来实现的。

在卷积码编码原理中，我们需要了解卷积码的自由距离和最小距离。

自由距离是指卷积码的最大码长下的最小距离，而最小距离则是指卷积码的所有码字中最小的距离。

这两个性能参数决定了卷积码的纠错能力和译码复杂度。

最后，我们需要了解卷积码的应用。

卷积码在通信系统中有着广泛的应用，例如在无线通信、卫星通信和光纤通信中都可以看到卷积码的身影。

在这些应用中，卷积码通过提高系统的抗干扰能力和纠错能力，提高了通信系统的可靠性和稳定性。

总之，卷积码编码原理是通信系统中的重要内容，它对于理解和设计通信系统具有重要意义。

通过对卷积码的结构、编码过程、性能分析和应用进行深入了解，我们可以更好地应用卷积码技术，提高通信系统的性能和可靠性。

2.7. 卷积码分组码是把k个信息比特的序列编成n个比特的码组，每个码组的n-k个校验位仅与本码组的k个信息位有关，而与其他码组无关。

为了达到一定的纠错能力和编码效率，分组码的码组长度一般都比较大。

编译码时必须把整个信息码组存储起来，由此产生的译码时延随n的增加而增加。

卷积码是另外一种编码方法，它也是将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。

与分组码不同，卷积码编码后的n个码元不仅与当前段的k个信息有关，还与前面的N-1段信息有关，编码过程中互相关联的码元个数为nN。

卷积码的纠错性能随N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。

但卷积码没有分组码那样严密的数学分析手段，目前大多是通过计算机进行好码的搜索。

2.7.1.卷积码的结构和描述一、卷积码的一般结构卷积码编码器的形式如图所示，它包括：一个由N段组成的输入移位寄存器，每段有k 个，共Nk个寄存器；一组n个模2和相加器，一个由n级组成的输出移位寄存器。

对应于每段k个比特的输入序列，输出n个比特。

由上图可以看到，n个输出比特不仅与当前的k个输入信息有关，还与前（N-1）k 个信息有关。

通常将N称为约束长度，（有的书的约束长度为Nn）。

常把卷积码记为：（n，k，N），当k=1时，N-1就是寄存器的个数。

二、卷积码的描述描述卷积码的方法有两类：图解法和解析表示。

图解法包括：树图、状态图、网格图解析法包括：矩阵形式、生成多项式形式。

以如下的结构说明各种描述方法。

1、树图根据上图，我们可以得到下表：2、状态图3、网格图例1， 输入为1 1 0 1 1 1 0，输出为： 11 01 01 00 01 10 01输出abcd4、生成多项式表示定义],,[1211101g g g g =，],,[2221202g g g g =则上述结构为71=g ，52=g ，这里用8进制表示21,g g⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2101211101],,[m m m g g g c ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2102221202],,[m m m g g g c 定义2212111011)(D D D g D g g D g ++=++=2222212021)(D D g D g g D g +=++=则输入信息,...,,210b b b 的多项式为....)(332210++++=b D b D b b D M 那么我们可以得到输出)()()(11D g D M D C = )()()(22D g D M D C =最终输出是)(),(21D C D C 的相同次数项的排列。

图11-8 卷积码编码器一般原理方框图例： (n, k, N) = (3, 1, 3)卷积码编码器每当输入1比特时，此编码器输出3比特c 1c 2 c 31. 卷积码的代数表述 (1) 监督矩阵H一般说来，卷积码的截短监督矩阵具有如下形式：I n-k — (n – k)阶单位方阵； P i — k ⨯ (n – k)阶矩阵； O n-k — (n – k)阶全零方阵k1……Nk k 2k 3k ……………Nk n 级移存器个模2加法器M 输入b iM 2`12i ii i i i i i i c b d b b e b b b ---==⊕=⊕⊕1211321121n k n k n k n k n k n kNn k N n k N n kn k P I P O P I H P O P O P I P O P O P O P I ------------⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦有时还将H 1的末行称为基本监督矩阵hh = [P N O n-k P N-1 O n-k P N-2 O n-k ⋅ ⋅ ⋅ P 1 I n-k ]从给定的h 不难构造出H 1 (2) 生成矩阵G一般说来，截短生成矩阵具有如下形式：I k － k 阶单位方阵； Q i － (n – k)⨯k 阶矩阵；O k － k 阶全零方阵。

并将上式中矩阵第一行称为基本生成矩阵g ＝ [I k Q 1 O k Q 2 O k Q 3⋯O k Q N ]如果基本生成矩阵g 已经给定，则可以从已知的信息位得到整个编码序列 2. 卷积码的解码(1) 代数解码：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。

大数逻辑解码，又称门限解码，是卷积码代数解码的最主要一种方法，它也可以应用于循环码的解码。

大数逻辑解码对于约束长度较短的卷积码最为有效，而且设备较简单。

(2) 概率解码：又称最大似然解码。

它基于信道的统计特性和卷积码的特点进行计算。