Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2

Материал из MachineLearning.

Версия 12:46, 2 марта 2013 (править) Kropotov (Обсуждение | вклад) ← К предыдущему изменению		Версия 13:02, 2 марта 2013 (править) (отменить) Kropotov (Обсуждение | вклад) (→Оформление задания) К следующему изменению →
Строка 29:		Строка 29:
	{|class="standard"		{|class="standard"
-	!''Построение порождающей матрицы для систематического кодирование''	+	!''Построение порождающей матрицы для систематического кодирования''
	|-		|-
	|[G, ind] = '''LDPC_gen_matrix'''(H)		|[G, ind] = '''LDPC_gen_matrix'''(H)
Строка 50:		Строка 50:
	|}		|}
-	Прототипы функций для других распределений выглядят аналогично. Если в распределении переменных до или после | несколько, то в названии функции они идут в алфавитном порядке. Функция для оценки распределения <tex>p(b|a,d_1,\dots,d_N)</tex> для модели 3 имеет название p3b_ad, а входной параметр <tex>d</tex> является одномерным массивом длины <tex>N</tex>.	+	&nbsp;
	{|class="standard"		{|class="standard"
-	!''Генерация из распределения <tex>p(d_1,\dots,d_N|a,b)</tex> для модели 3''	+	!''Алгоритм декодирования LDPC-кода в синдромном представлении''
	|-		|-
-	|d = '''m3_generate'''(N, a, b, params)	+	|[n, status] = '''LDPC_decoding'''(z, H, q, param_name1, param_value1, ...)
	|-		|-
	|ВХОД		|ВХОД
Строка 61:		Строка 61:
	|		|
	{|border="0"		{|border="0"
-	|N — количество лекций;	+	|z — наблюдаемый синдром, бинарный вектор-столбец длины M;
	|-		|-
-	|a — значение параметра a;	+	|H — проверочная матрица чётности, бинарная матрица размера MxN;
	|-		|-
-	|b — значение параметра b;	+	|q — вероятность битовой ошибки для канала передачи информации, число;
	|-		|-
-	|params — набор параметров вероятностной модели, структура с полями 'amin', 'amax', 'bmin', 'bmax', 'p1', 'p2', 'p3';	+	|(param_name, param_value) — набор необязательных параметров алгоритма, следующие имена и значения возможны:
		+	|-
		+	|
		+	{|border="0"
		+	|'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.
		+	|}
	|-		|-
	|}		|}
Строка 75:		Строка 84:
	|		|
	{|		{|
-	|d — значения <tex>d_1,\dots,d_N</tex>, вектор-столбец длины N.	+	|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.
	|}		|}
	|}		|}

---

Версия 13:02, 2 марта 2013

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.