Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2

Материал из MachineLearning.

Формулировка задания находится в стадии разработки. Убедительная просьба не приступать к выполнению задания до тех пор, пока это предупреждение не будет удалено.

Основная статья: Графические модели (курс лекций)

Начало выполнения задания: 3 марта 2013 г.
Срок сдачи: 17 марта 2013 г., 23:59.

Среда для выполнения задания — MATLAB.

Низкоплотностные коды

Формулировка задания

Рекомендации по выполнению задания

Оформление задания

Выполненное задание следует отправить письмом по адресу bayesml@gmail.com с заголовком письма «[ГМ13] Задание 2 <ФИО>». Убедительная просьба присылать выполненное задание только один раз с окончательным вариантом. Также убедительная просьба строго придерживаться заданных ниже прототипов реализуемых функций.

Присланный вариант задания должен содержать в себе:

• Текстовый файл в формате PDF с указанием ФИО, содержащий описание всех проведенных исследований.
• Все исходные коды с необходимыми комментариями.

Построение порождающей матрицы для систематического кодирования
[G, ind] = LDPC_gen_matrix(H)
ВХОД
H — проверочная матрица чётности, бинарная матрица размера MxN;
ВЫХОД
G — порождающая матрица кода, бинарная матрица размера Nx(N-M); ind — номера позиций кодового слова, в которые копируются биты исходного сообщения, т.е. G(ind, :) является единичной матрицей;

 

Алгоритм декодирования LDPC-кода в синдромном представлении
[n, status] = LDPC_decoding(z, H, q, param_name1, param_value1, ...)
ВХОД
z — наблюдаемый синдром, бинарный вектор-столбец длины M; H — проверочная матрица чётности, бинарная матрица размера MxN; q — вероятность битовой ошибки для канала передачи информации, число; (param_name, param_value) — набор необязательных параметров алгоритма, следующие имена и значения возможны: 'max_iter' — максимальное число итераций алгоритма декодирования, число, по умолчанию = 200; 'eps' — порог стабилизации для сообщений, число, по умолчанию = 1e-4; 'display' — режим отображения, true или false, если true, то отображается промежуточная информация на итерациях, например, номер итерации, текущее число ошибок декодирования, невязка для сообщений и т.д.
ВЫХОД
n — восстановленный вектор ошибок, бинарный вектор-столбец длины N; status — результат декодирования, равен 0, если вектор n восстановлен без ошибок, равен -1, если произошел выход по максимальному числу итераций или стабилизации значений сообщений.