51359

Синдромное декодирование

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

На основе кода с проверкой на четность можно построить высокоскоростной код позволяющий исправлять однократные ошибки где проверки на четность располагаются оптимальным образом код Хэмминга. Так уравнения для формирования проверочных символов могут быть представлены в виде порождающей матрицы G а для проверок на четность в виде проверочной матрицы кода H. Ход работы В ходе данной лабораторной работы было реализовано консольное приложение которое выполняет следующие функции: 1строит порождающую и проверочную матрицы для кода...

Русский

2014-02-10

46.8 KB

34 чел.

Министерство образования Республики Беларусь

ПОЛОЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра вычислительных систем и сетей

Отчёт

по лабораторной работе № 2 по курсу «Теория кодирования»

«Синдромное декодирование»

Выполнила:                                                                             Кирсанова В.М.

    гр. 10-ИТ-3          

                                                                                              

          

Проверил:                                                                                        Богуш Р.П.

Полоцк. 2013

  1.  Цель работы

Изучение методов синдромного декодирования на примере кодов Хэмминга.

Теоретические сведения

Двоичное число, состоящее из 0 для каждой выполненной проверки на чётность и 1 для каждой невыполненной, называется синдромом.

На основе кода с проверкой на четность можно построить высокоскоростной код, позволяющий исправлять однократные ошибки, где проверки на четность располагаются оптимальным образом – код Хэмминга. Оптимальность достигается за счёт того, что проверки на четность рассчитываются для каждой из n позиций кодового слова и являются независимыми, т.е. никакая сумма одних проверок не совпадает с другой.

Основная идея кодов Хемминга состоит в том, что синдром даёт фактическое положение ошибки в одной из n позиций кодового слова, причём нулевой синдром означает отсутствие ошибки. Поэтому количество проверочных бит r выбирается как наименьшее целое положительное число, такое, что двоичное представление n=k+r содержит r бит.

Для описания линейных двоичных кодов удобно использовать матричные обозначения. Так, уравнения для формирования проверочных символов могут быть представлены в виде порождающей матрицы G, а для проверок на четность в  виде  проверочной  матрицы  кода  H. Тогда процедура кодирования сообщения представляет собой умножение вектора сообщения на матрицу G, а процедура вычисления синдрома для принятого сообщения эквивалентна умножению вектора закодированного сообщения  на транспонированную проверочную матрицу.

Ход работы

В ходе данной лабораторной работы было реализовано консольное приложение, которое выполняет следующие функции:

1)строит порождающую и проверочную матрицы для кода Хемминга;

2) строит порождающую и проверочную матрицы для треугольного кода;

3)кодирует сообщение с использованием порождающей матрицы;   

4)декодирует сообщение с использованием проверочной матрицы (вычисляет синдром);

5)демонстрирует разработанные процедуры кодирования и декодирования для кода Хемминга и треугольного кода;

Для хранения кодовых слов в программе используется  контейнер BitSet библиотеки STL. BitSet позволяет нам хранить битовые маски чисел, например типа int или long int, а также получать битовую маску целого числа, подсчитывать количество единичных разрядов, инвертировать значение выбранного разряда числа, выполнять побитовые операции XOR, AND и др.

Для построения проверочной матрицы для кода Хемминга реализована функция  MakeHemMatrixH(), которая по заданным размерам генерирует матрицу H. Матрица H для кода Хемминга содержит все десятичные числа из диапазона от 1 до 2r-1 в двоичном представлении. Функция MakeHemMatrixG() строит порождающую матрицу Хемминга на основе проверочной, а именно, столбцы с номером, являющимся степенью 2, содержат строки проверочной матрицы из которых выброшены элементы, расположенные в позициях с номером, являющимися степенью 2.

Для построения порождающей матрицы треугольного кода реализована функция MakeTrMatrixG(), которая по заданным размерам строит матрицу G. Проверочные символы получаются на основе уравнений проверок для треугольного кода. В качестве примера, для кода (10,6) уравнения имеют следующий вид: p1 = i1 + i2 + i3, p2 = i3 + i4 + i5, p3 = i2 + i5 + i6, p4 = i1 + i4 + i6, где p – проверочные символы, а i – информационные. Проверочная матрица для треугольного кода формируется на основании порождающей с помощью транспонирования столбцов проверок и добавлением единичной матрицы нужного размера. За формирования проверочной матрицы отвечает функция MakeTrMatrixH().

Функция кодирования Code() выполняет кодирование сообщения с помощью порождающей матрицы, при этом она является универсальной, т.к. в нее в качестве параметров передаются матрица, сообщение и нужные размеры. По такому же принципу организована и функция декодирования Decode(), которая вычисляет синдром сообщения.

Демонстрация разработанных процедур кодирования и декодирования осуществляется в функциях TestT() и TestH(). В функции TestH() показано вычисление синдромов для кода Хемминга для различных сообщений: верного (синдром равен 0) и ошибочных (синдром в десятичном представлении указывает позицию неверного разряда, в случае единичной ошибки). Функция TestT() демонстрирует вычисление синдрома для верного сообщения и для ошибочного сообщения, причем в первом случае синдром является нулевым, а во втором содержит ненулевые значения.


Пример работы программы для кода Хемминга (7,4):

Рис. 1. Результат выполнения программы

Вывод

В рамках данной лабораторной работы была реализована программа, позволяющая производить операции кодирования-декодирования сообщения кодом Хемминга и треугольным кодом с использованием порождающей и проверочной матриц. Продемонстрирована способность кодов обнаруживать и исправлять ошибки.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

73873. Діелектричний спектр – загальна картина 27 KB
  Діелектричний спектр загальна картина У широкому діапазоні частот і в різних кристалографічних напрямах найчастіше спостерігаються кілька діапазонів дисперсії ЄО які утворюють діелектричнuй спектр. Підвищений інтерес становить також дослідження впливу напруженості електричного поля на властивості діелектрика в діапазоні дисперсії ε тобто дослідження складного комплексу залежностей εω Т Е. Глибиною дисперсії ε можна вважати відносний внесок у величину ε0 того механізму поляризації що виключається у процесі дисперсії тобто...
73874. Тензор механічних деформацій 614 KB
  Тензор механічних деформацій У кристалі під дією механічних напружень відбувається механічна деформація. Таким чином деформація безрозмірна. У деяких кристалах під дією збільшуваних напружень перед механічним руйнуванням кристала деформація може досягати значень...
73875. Тензоры упругости и податливости 14.46 KB
  Тензоры упругости и податливости Приложенные извне механические напряжения Х упруго и обратимо изменяют форму кристалла происходит его деформация х. Поскольку xmn и Xmn тензоры второго ранга в анизотропных кристаллах или текстурах можно ожидать что каждая из девяти компонентов деформаций xkp индуктирована девятью компонентами тензора напряжения Xkp : xmn = smnkpXkp В тензорном представлении xmn имеют ввиду девять уравнений правая часть которых имеет по девять членов. Очевидно что тензор упругой податливости как и тензор упругой...
73876. Тензор пьезомодуля 28 KB
  Целесообразно перейти к более удобной сокращенной матричной записи тензора третьего ранга: так же как выше, в матричной форме, уже были представлены тензоры четвертого ранга (упругой жесткости и податливости). Однако в данном случае первый индекс
73877. Пєзомодулі кварцу – графічна інтерпритація 52 KB
  Компоненти dmnk являють собою компоненти тензора третього рангу; за індексами n і k у виразі малось на увазі підсумовування. У повному записі з цього рівняння випливає, що для кристалів найнижчої симетрії тензор dmnk відповідно до рівняння міг би мати
73878. Прямий пєзоелектричний eфeкт 53.5 KB
  Прямий пєзоефект спонукає нецентросиметричні кристали або текстури перетворювати механічну енергію в електричну. Цей ефект може бути описаний різними лінійними співвідношеннями залежно від поєднання тих чи тих граничних умов, відповідно до яких використовують або досліджують пєзоелектрик
73879. Обратный пьезоелектрический эффект 32.86 KB
  Пъезоэффект возникает только в 20 кристаллах из 32 возможных каждый из которых отличается своей группой симметрии. Эти группы включают в себя элементы симметрии оси после поворота кристалла на определенный угол новое его положение точно совпадает с выходным плоскости зеркально отображает все элементы кристалла по обе ее стороны и центры симметрии. Используется в современной технике это структура что характеризируется осью симметрии бесконечного порядка и плоскостью m проходящую через эту ось. Полярнаю ось симметрии направлена по...