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低复杂度LDPC码信息瓶颈量化译码器设计
被引量：
2
1
作者
胡继文
郑慧娟
+3 位作者
童胜
白宝明
徐达人
王仲立
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期76-83,共8页
近年来,信息瓶颈方法已经被成功应用于低密度校验码量化译码器的设计当中,所设计的量化译码器仅需4 bit量化位宽就能逼近双精度和积译码算法的性能。此外,信息瓶颈译码器只需处理无符号整数,且可使用查表来替代复杂的校验节点运算,适宜...
近年来,信息瓶颈方法已经被成功应用于低密度校验码量化译码器的设计当中,所设计的量化译码器仅需4 bit量化位宽就能逼近双精度和积译码算法的性能。此外,信息瓶颈译码器只需处理无符号整数,且可使用查表来替代复杂的校验节点运算,适宜于硬件实现。然而,现有的低密度校验码信息瓶颈译码器所需的查表次数与节点度数的平方成正比,不利于在含有高度数节点的低密度校验码(如有限几何低密度校验码和高码率低密度校验码)中应用。为了解决这一问题,提出了一种基于前后向算法的低密度校验码信息瓶颈量化译码器设计方案。在所提方案中,基于前后向算法的节点运算可以分为3个步骤:前向查表,后向查表以及输出外信息。为了降低存储空间,可以精心地设计使得前向查表和后向查表复用同一套表格行。在输出外信息时,节点充分利用了前向查表与后向查表时产生的中间结果,有效地避免了消息的重复计算,使得译码所需要的查表次数与节点度数呈线性关系。仿真结果验证了所提低密度校验码信息瓶颈量化译码器设计方案的有效性。
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关键词
低密度校验码
量化
信息瓶颈算法
前后向
算法
迭代译码
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职称材料
利用生成模型的人体行为识别
被引量：
3
2
作者
王军
夏利民
夏胜平
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期68-74,共7页
选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行...
选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在You Tube数据库、中佛罗里达大学运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。
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关键词
行为识别
词表压缩
信息瓶颈算法
生成模型
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职称材料
题名
低复杂度LDPC码信息瓶颈量化译码器设计
被引量：
2
1
作者
胡继文
郑慧娟
童胜
白宝明
徐达人
王仲立
机构
西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
西安邮电大学电子工程学院
阿里巴巴集团
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期76-83,共8页
基金
国家自然科学基金(61871029)
陕西省自然科学基金(2021JM-465)。
文摘
近年来,信息瓶颈方法已经被成功应用于低密度校验码量化译码器的设计当中,所设计的量化译码器仅需4 bit量化位宽就能逼近双精度和积译码算法的性能。此外,信息瓶颈译码器只需处理无符号整数,且可使用查表来替代复杂的校验节点运算,适宜于硬件实现。然而,现有的低密度校验码信息瓶颈译码器所需的查表次数与节点度数的平方成正比,不利于在含有高度数节点的低密度校验码(如有限几何低密度校验码和高码率低密度校验码)中应用。为了解决这一问题,提出了一种基于前后向算法的低密度校验码信息瓶颈量化译码器设计方案。在所提方案中,基于前后向算法的节点运算可以分为3个步骤:前向查表,后向查表以及输出外信息。为了降低存储空间,可以精心地设计使得前向查表和后向查表复用同一套表格行。在输出外信息时,节点充分利用了前向查表与后向查表时产生的中间结果,有效地避免了消息的重复计算,使得译码所需要的查表次数与节点度数呈线性关系。仿真结果验证了所提低密度校验码信息瓶颈量化译码器设计方案的有效性。
关键词
低密度校验码
量化
信息瓶颈算法
前后向
算法
迭代译码
Keywords
low-density parity-check codes
quantization
the information-bottleneck algorithm
the forward-backward algorithm
iterative decoding
分类号
TN911.22 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
利用生成模型的人体行为识别
被引量：
3
2
作者
王军
夏利民
夏胜平
机构
电子科技大学中山学院机电工程学院
中南大学信息科学与工程学院
国防科技大学自动目标识别国家重点实验室
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期68-74,共7页
基金
国家863计划资助项目(2009AA11Z205)
国家自然科学基金资助项目(50808025)
文摘
选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在You Tube数据库、中佛罗里达大学运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。
关键词
行为识别
词表压缩
信息瓶颈算法
生成模型
Keywords
behavior recognition
vocabulary compression
agglomerative information bottleneck
generative model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低复杂度LDPC码信息瓶颈量化译码器设计
胡继文
郑慧娟
童胜
白宝明
徐达人
王仲立
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用生成模型的人体行为识别
王军
夏利民
夏胜平
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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