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ldpc码前沿信息_ldpc码原理与应用(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

ldpc码

「量子计算」量子LDPC猜想 2021年Panteleev 与 Kalachev 最终构建了好的量子LDPC码，从而证明了量子LDPC猜想。与此同时，他们也证明了经典编码领域的c3猜想，得到了常码率和常码距比的局域可检测编码。他们的技术或许能帮助我们理解Haah 立方码，以及背后的分形子（fracton）相。一个通俗的介绍见下面的译文。网页链接

「量子信息」从 toric code 到 Haah code Alexei Kitaev 1997年提出toric code后，人们意识到量子编码与物质相是息息相关的。为此，文小刚、陈谐、曾蓓等人还写了一本小书《量子信息邂逅量子物质》。2011年Haah code提出后，人们花了很多精力去研究其背后的分形子相。那么，在当前如火中天的（量子）LDPC码背后，又隐藏着何种物质相呢？网页链接

这本书，我安利了整整十年！ 𐟚€如果你问我，机器学习领域有哪本书堪称“圣经”，那我一定会毫不犹豫地推荐这本《信息论基础》。这本书简直就是机器学习领域的《时间简史》，贝叶斯方法的《圣经》。 𐟔娿™本书的作者是英国剑桥大学卡文迪许实验室的David J．C．MacKay博士。他不仅在传统信息论上有深厚的造诣，还深入研究了最新的编码算法。更令人惊叹的是，他以高超的学科驾驭能力，将贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等机器学习和推理领域的主题统一到一个框架下，真正做到了融会贯通。 𐟑Mackay绝对是个天才，他重新发现了LDPC码的价值，使得这一具有革命性影响的信道码没有沉没在故纸堆中。这本书神奇地把数据压缩、通信理论、神经网络甚至是分布式算法这些我们在多门课程中学习的东西统一到了统计尤其是Bayesian统计的大框架下来，使得我们的知识不再支离破碎，相互孤立，俨然成为一个互相联系，相互依存，且服从于一个大的原则的有机整体，这才是信息论的独特魅力所在。 𐟚饜褿᥏𗥤„理、计算机算法等方面需要进一步深造的研究生需要读一读它，它把我们在本科学到的东西串起来，让你恍然大悟：原来我学的这些东西都有这些门道啊；进一步地，顺其自然地深化这些东西，这对于研究生是非常重要的一点。我们在做项目、搞科研的过程中，如果对一个方法论的东西有比较深的体会，对于解决问题是非常重要的，毕竟项目中的问题没有标准答案，没有解题技巧，它更需要这些软实力。 𐟍�™本书背后的统计、Beyesian思想是目前信号处理的主流思想，也是维纳所创造的控制论之后的新的方法论。在网络飞速发展、技术日新月异的今天，越来越多的数据出现了，对这些数据的处理和信息提取，已经成为一个新的任务。传统的以Weiner为领军人物的数据处理思路，是以模型为背景的。即我们在处理任何问题时首先都需要假设这些数据服从某一个模型（最常用的是高斯分布），然后对它进行参数估计等分析，再来进行滤波等信号变换；随着数据量的增多以及数据来源的不可控，数据越来越偏离模型，这个时候“弱假设”可能成为更好的办法，Bayesian方法为弱假设条件下的数据处理提供了一套不错的方法。 𐟥𐥛 此，这本书绝对是一本经久不衰的神作，绝对值得一看！

4G和5G哪个更好？一文对比优缺点 𐟓𖠤𘀣€帧结构比较 4G和5G的相似之处帧和子帧长度：都是10ms和1ms。帧的组成：包括子帧、时隙和符号。最小调度单位资源：1个RB对，168个RE（12载波*14符号）。 4G和5G的不同之处子载波宽度 4G：固定为15kHz。 5G：有多种选择，包括15kHz、30kHz、60kHz、120kHz、240kHz、480kHz，且一个5G帧中可以同时传输多种子载波带宽。最小调度单位时间 4G：TTI，1毫秒，14个符号。 5G：slot，1/32~1毫秒，取决于子载波带宽，14个符号。每子帧时隙数（符号数） 4G：每子帧2个时隙，每时隙7个符号。 5G：每子帧1-32个时隙，每时隙14个符号。 4G的调度单位是子帧（含14个符号）；5G调度单位是时隙（也含14个符号）。 5G设计理念分析时频关系基本原理：子载波宽度和符号长度之间是倒数关系，宽子载波短符号，窄子载波长符号。表现：总带宽固定时，时频二维组成的RE资源数固定，不随子载波带宽变化，吞吐量也是一样的。减少时延选择宽子载波，符号长度变短，而5G调度固定为1个时隙的14个符号，调度时延变短。当选择最大子载波带宽时，单次调度从1毫秒（15kHz）降低到了1/32毫秒（480kHz），更利于URLLC业务。 𐟓ᠤ𚌣€信道编码 4G：Turbo码。 5G：LDPC码-业务信道，大数据块传输速率高，解调性能好，功耗低；Polar码-控制信道，小数据块传输，解调性能好，覆盖提升1dB。 𐟔 三、BF权值生成 4G：TM7/8终端：基于终端发射SRS，基站根据SRS计算权值；TM9终端（R10版本及以上）：终端发射SRS基站计算权值（中近点）与终端根据CRS计算PMI（远点）自适应。 5G：终端发射SRS基站计算权值（中近点）与终端根据CRS计算PMI（远点）自适应；SRS需要全带宽发射，在边缘的时候因收集功率有限，到达基站时候可能已经无法识别了，而PMI制式一个index，只需要1~2个RB就可以发给基站了，覆盖效果好。 𐟓ˆ 四、大带宽 4G：20MHZ。 5G：100MHZ（C-Band），400MHZ（MM Wave）。

上海江波龙申请存储设备数据读恢复专利，有效提高软解码纠错能力

MATLAB仿真服务：从零开始到项目落地嘿，大家好！无论你是电气专业的学生，还是需要复现某些算法的科研人员，我们都能帮你搞定。𐟛 ️ 电气工程仿真电机控制：无刷直流电机、永磁同步电机、异步电机、感应电机、双馈电机、多相电机，统统不在话下。电机调制：SVPWM、SHEPWM、无速度传感器控制、MRAS，这些都能帮你实现。风力发电系统：MPPT、MTPA、弱磁控制、矢量控制、模型预测控制、直接转矩控制，一一搞定。交流调速系统：单相/三相PWM整流器、逆变器、变频器，车网耦合，曲线拟合，GUI数据处理绘图，导出数据到Excel，这些仿真都能做。通信类仿真常见调制解调：AM、FM、SSB、DSB、BPSK、FSK、ASK、OFDM、MSK等。信道编解码：Hamming码、循环码、RS码、卷积码、Turbo码、LDPC、Polar码。信道均衡：信噪比估计。机器人与无人机项目巡检机器人项目承接：空中巡航无人机项目，智能机器人，智能机器狗，视觉和激光SLAM指导。机器人运动规划：机器人相关嵌入式开发，深度学习，机器视觉，机器语音项目承接，仿真，算法重构。 URDF/XACRO建模；SLAM建图，导航；多机通信，多车编队；ROS环境报错处理。强化学习与控制算法结合 DDPG算法：在Simulink或MATLAB中编写强化学习算法，基于强化学习的自适应PID，基于强化学习的模型预测控制算法，基于RL的MPC，Reinforcement Learning工具箱。鲁棒控制：PID与ADRC的结合。机械臂轨迹跟踪控制：基于强化学习DDPG的机械臂轨迹跟踪控制。倒立摆控制：基于强化学习的倒立摆控制。全向四轮车轨迹跟踪控制：基于DDPG实时调参的全向四轮车轨迹跟踪控制。质量保证：每项工作都精益求精，确保仿真结果准确无误。灵活定制：根据需求进行算法定制，满足各种项目需求。

请教一下，有无通信方向的研究生老哥想请问一下老哥，通信研一选择研究方向：极化码，ofdm，ldpc三个方向哪一个更好出成果啊，鼠鼠想着顺顺利利毕业，少掉头发

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