图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线,其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系,其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果,可以看出: (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时,所提算法的性能优于 SWD 算法。如,当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时,为达到 10 –6 BER ,所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ,而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB , 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时,与 SWD 算法相比,所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如,当信噪比为 2.5 dB 时,为了获得 10 –3 的 BER ,所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ;当信噪比为 4.0 dB 时,为了达到 10 –5 的 BER ,所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ,此时所提算法的迭代
2024 年 7 月 3 日 — (5) 与前两款规定暂停提名的人有资本或个人关系,并与国防部签订了与该人同类货物销售、购买、制造或合同合同的人。
8.1 MC51F8114 烧录说明 ...................................................................................................... 18 8.2 MC32F7341 、 MC32F7342 烧录说明 ............................................................................... 19 8.3 MC32F7343 烧录说明 ...................................................................................................... 21 8.4 MC30F6910 烧录说明 ...................................................................................................... 22 8.5 MC32F7062 烧录说明 ...................................................................................................... 23 九、烧录软件 CRC 校验值说明 .................................................................................................... 24 十、错误信息对照表 ..................................................................................................................... 25 十一、更新记录: ......................................................................................................................... 29
( 读取回来的数值标识哪种类型的纸币是在接收币后进入找零器 ) 这样我们知道哪种纸币在找零器中,能用于后续的找零 3703 回复 : 00 04 04 ( 这意味着类型 2 纸币是预设置进入找零器 : 00000000 00000100) 回复 : 00 01 01 ( 这意味着类型 0 纸币是预设置进入找零器 : 00000000 00000001) 如果回复的是其它数值,可以对应转换为 2 进制数值,对应货币通道去理解 3.使能找零器
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在量子纠错中,有几种代码积的概念,例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中,我们引入了一种新的乘积码构造,它是经典乘积码到量子码的自然推广:从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始,得到一个更大的 CSS 码,其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性,包括代码距离的界限,并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验,可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后,我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况,在经典领域,这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下,显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较,包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
▶ RG Gallager,“低密度奇偶校验码”,IRE 信息理论汇刊,第 IT-8 卷,第 21-28 页,1962 年 1 月。 ▶ DJC MacKay 和 RM Neal,“基于非常稀疏矩阵的良好代码”,《密码学和编码》。第 5 届 IMA 大会,计算机科学讲义系列,C. Boyd 编辑,柏林:Springer,1995 年,第 1025 期,第 100-111 页。 ▶ C. Sae-Young、G. Forney、T. Richardson 和 R. Urbanke,“关于在香农极限 0.0045 dB 范围内设计低密度奇偶校验码”,IEEE Commun. Lett.,第 5 卷,第 2 期,第 58-60 页,2001 年 2 月。