This HTML5 document contains 81 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n22http://www.ka9q.net/
n15http://home.netcom.com/~chip.f/viterbi/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n13http://dbpedia.org/resource/File:
n12https://global.dbpedia.org/id/
n9https://web.archive.org/web/20130807043539/http:/www.1-core.com/library/comm/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n17http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
n20https://web.archive.org/web/20041117162045/http:/quest.nasa.gov/saturn/qa/cassini/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
dbphttp://dbpedia.org/property/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
n21http://www.ka9q.net/code/fec/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
n27http://opencores.org/
n8http://www.spiral.net/software/

Statements

Subject Item
dbr:Viterbi_decoder
rdfs:label
Алгоритм згорткового декодування Вітербі Алгоритм свёрточного декодирования Витерби Viterbi decoder
rdfs:comment
В 1967 году Эндрю Витерби разработал и проанализировал алгоритм декодирования, основанный на принципе максимального правдоподобия. Алгоритм оптимизирован за счёт использования особенностей структуры конкретной решётки кода. Преимущество декодирования Витерби по сравнению с декодированием по методу полного перебора заключается в том, что сложность декодера Витерби не является функцией количества символов в последовательности кодовых слов. A Viterbi decoder uses the Viterbi algorithm for decoding a bitstream that has beenencoded using a convolutional code or trellis code. There are other algorithms for decoding a convolutionally encoded stream (for example, the Fano algorithm). The Viterbi algorithm is the most resource-consuming, but it does the maximum likelihood decoding. It is most often used for decoding convolutional codes with constraint lengths k≤3, but values up to k=15 are used in practice. There are both hardware (in modems) and software implementations of a Viterbi decoder.
foaf:depiction
n17:Viterbi_decoder_hardware_implementation.png n17:Viterbi_decoder_hardware_implementation_ACS.png n17:Viterbi_decoder_hardware_implementation_BMU.png n17:Viterbi_decoder_hardware_implementation_PMU.png n17:Viterbi_decoder_hardware_implementation_TBU.png
dcterms:subject
dbc:High-importance_articles dbc:Data_transmission dbc:Error_detection_and_correction
dbo:wikiPageID
1653015
dbo:wikiPageRevisionID
1118677646
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Viterbi_algorithm dbr:Iterative_Viterbi_decoding dbr:Radio_relay_link n13:Viterbi_decoder_hardware_implementation.png dbr:Norm_(mathematics) n13:Viterbi_decoder_hardware_implementation_ACS.png dbr:Spectral_efficiency n13:Viterbi_decoder_hardware_implementation_BMU.png n13:Viterbi_decoder_hardware_implementation_PMU.png dbr:Dot_product n13:Viterbi_decoder_hardware_implementation_TBU.png dbr:Burst_error-correcting_code dbr:PSK31 dbr:Trellis-coded_modulation dbr:SSE2 dbr:IEEE_Transactions_on_Information_Theory dbr:Sequential_decoding dbr:Assembly_language dbr:Hamming_code dbr:Hamming_distance dbr:Convolutional_code dbr:ATSC dbr:Trellis_diagram dbc:High-importance_articles dbr:Maximum_likelihood dbr:Punctured_code dbr:Quantization_(signal_processing) dbr:Byte dbr:Amateur_radio dbr:QAM_(television) dbr:Bit dbc:Data_transmission dbr:DVB-T dbr:Hard_disk_drive dbr:Automatic_speech_recognition dbr:Trellis_modulation dbc:Error_detection_and_correction dbr:Euclidean_distance dbr:Satellite_communications dbr:Andrew_J._Viterbi
dbo:wikiPageExternalLink
n8:viterbi.html n9:viterbi n15:tutorial.html n20:Error_correction.txt n21: n22:isee.html n27:project,viterbi_decoder_axi4s
owl:sameAs
wikidata:Q6996459 n12:4sKwa dbpedia-uk:Алгоритм_згорткового_декодування_Вітербі dbpedia-ru:Алгоритм_свёрточного_декодирования_Витерби freebase:m.05kwp8
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Cite_arXiv dbt:Main dbt:Reflist dbt:Cite_journal dbt:Short_description dbt:Commons_category dbt:Math
dbo:thumbnail
n17:Viterbi_decoder_hardware_implementation.png?width=300
dbo:abstract
В 1967 году Эндрю Витерби разработал и проанализировал алгоритм декодирования, основанный на принципе максимального правдоподобия. Алгоритм оптимизирован за счёт использования особенностей структуры конкретной решётки кода. Преимущество декодирования Витерби по сравнению с декодированием по методу полного перебора заключается в том, что сложность декодера Витерби не является функцией количества символов в последовательности кодовых слов. Алгоритм включает в себя вычисление меры подобия (или расстояния), между сигналом, полученным в момент времени , и всеми путями решётки, входящими в каждое состояние в момент времени . В алгоритме Витерби не рассматриваются те пути решётки, которые, согласно принципу максимального правдоподобия, заведомо не могут быть оптимальными. Если в одно и то же состояние входят два пути, выбирается тот, который имеет лучшую метрику; такой путь называется выживающим. Отбор выживающих путей выполняется для каждого состояния. Таким образом, декодер углубляется в решётку, принимая решения путём исключения менее вероятных путей. Предварительный отказ от маловероятных путей упрощает процесс декодирования. В 1969 году (англ.) показал, что основу алгоритма Витерби составляет оценка максимального правдоподобия. Отметим, что задачу отбора оптимальных путей можно выразить как выбор кодового слова с максимальной метрикой правдоподобия или минимальной метрикой расстояния. A Viterbi decoder uses the Viterbi algorithm for decoding a bitstream that has beenencoded using a convolutional code or trellis code. There are other algorithms for decoding a convolutionally encoded stream (for example, the Fano algorithm). The Viterbi algorithm is the most resource-consuming, but it does the maximum likelihood decoding. It is most often used for decoding convolutional codes with constraint lengths k≤3, but values up to k=15 are used in practice. Viterbi decoding was developed by Andrew J. Viterbi and published in the paper Viterbi, A. (April 1967). "Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm". IEEE Transactions on Information Theory. 13 (2): 260–269. doi:10.1109/tit.1967.1054010. There are both hardware (in modems) and software implementations of a Viterbi decoder. Viterbi decoding is used in the iterative Viterbi decoding algorithm.
gold:hypernym
dbr:Algorithms
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Viterbi_decoder?oldid=1118677646&ns=0
dbo:wikiPageLength
13705
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Viterbi_decoder