1) system convolutional codes
系统卷积码
1.
Based on the nature of the linear block code, this paper propose a new data matrix model for the blind identification of linear block code, and the method is popularized and applied to the blind identification of system convolutional codes, a very good result is thus obtained.
文章根据线性分组码的性质提出了一种新型数据矩阵模型,用于对线性分组码进行盲识别,并将该方法推广应用到系统卷积码盲识别,取得了很好的效果。
2) recurrence system code
循环系统卷积码
3) non-systematic convolutional code
非系统卷积码
1.
In particular,taking into account the fact that non-systematic convolutional code is always used in practical sys.
考虑到现行系统中多采用非系统卷积码,文中利用对数似然代数原理,得到了适用于非系统码进行迭代的软输出维特比译码算法,有效降低了计算复杂度。
4) RSC
递归系统卷积码
1.
We implement Turbo decoder with (7,5) RSC, pseudo__random interleaving and SOVA using TMS320C54X.
本文采用 (7,5 )递归系统卷积码 ,最小距离伪随机交织 ,软输出维特比译码算法在 TMS32 0 C5 4X上实现了 Turbo码 ,并对所实现的 Turbo码在不同信道 ,不同信噪比情况下的的性能指标进行了模拟测试比较 。
5) recursive systematic convolutional code
回归系统卷积码
6) non recursive systematic convolutional code
非反馈系统卷积码
补充资料：循环系统的进化鱼的循环系统
李瑞端绘
[图]
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条