卷积码MATLAB程序-conv_coding.m 卷积码MATLAB程序

遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对普通卷积神经网络处理遥感图像分类遇到的边缘分类不准确、分类精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(DeepLab-v3+)的遥感图像分类方法。首先标注卫星图像数据;再利用标注数据集对DeepLab-v3+模型进行训练,该模型能够提取遥感图像中具有较强稳健性的边缘特征;最后获得遥感影像地物分类结果。在遥感数据集上进行分析可知,所提方法比其他分类方法具有更高的分类精度,更稳健的边缘特征,以及更优的分类效果。

212卷积码的编码与译码，并且具有对编码序列随机出错的功能，以及误码率的计算

摘要：卷积码在现代无线通信系统中应用十分广泛，Viterbi译码是常用的一种对卷积码的译码算法。介绍了卷积编码及Viterbi串行解码的原理及其FPGA的实现。在保证系统性能的前提下讨论了分帧式编解码在实际系统中的应用。 　　0 引言 　　在现代通信系统中，信道编码技术得到了广泛的应用。卷积码结构简单，硬件实现容易，同时有着较好的查错纠错能力，因此在无线通信中经常使用，而其解码方式常用Viterbi译码。 　　1 卷积编码 　　卷积码（Convolutional Coding）是由PgElias 于20 世纪50年代提出的一种非分组码。它实现非常简单，将要发送的信息序列经过一个特定的线

2、循环卷积的计算方法——矩阵相乘 x(n) 序列: {x(0), x(1), x(2) …, x(L－1)} x(n)的循环倒相序列： 令n = 0, m = 0, 1, …, L-1，x((n-m))L形成的序列为 循环卷积的计算方法

针对 YOLO 目标检测算法在小目标检测方面存在的不足 ， 以及难以在嵌入式平台上达到实 时性的问题 ， 设计出了一种基于 YOLO 算法改进的 dense _ YOLO 目标检测算法

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展，计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题，提出一种改进的Faster R-CNN模型，在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元，进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率，用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率，其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明，模型的mAP最好成绩能达到93.76%，最高检测速度达到了13.79 f/s.

简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

关于卷积码如何编码的文档，写的很好，对这方面有兴趣的可下载学习 。

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。它克服了分组码由于以码块为单位编译码而使分组间的相关信息丢失的缺点。（2，1，8）卷积码在2G、3G通信系统中得到了广泛的运用。CDMA/IS-95系统的前向信道[3]、CDMA20001x的前反向链路都使用了生成多项式为（561，753）码率为1/2的（2，1，8）卷积码。针对目前卷积码译码器占用资源较多，最高工作频率较低的缺点，本文设计了一种新的基于FPGA的（2，1，8）卷积码译码器。该译码器工作频率高，输出时延小，占用资源少。 　　1  （2，1，8）卷积码译码器的总体设计 　　本文所实现的（2，1，8）卷积码译码器是