Question

我读了一条损失轨道流,我需要找到尽可能多可用数据的方法。棕榈中有1个,0个,0个,但精度可能超过80%。

如果算法能够补偿许多分界线的缺失/缺失,则会给予奖金。

来源一米的读物与噪音相类似(通过公平贸易论坛使用麦克风),阅读时间可能因计算机速度而有所不同。

我记得三读光盘使用的算法? 层层,因此,使用几层层的电离层是一种很好的选择。我不想忘记细节,这样,如果有人能够分享一些伟大的想法!

<><>Edit>: 补充抽样数据

Best case data:
 in: 0000010101000010110100101101100111000000100100101101100111000000100100001100000010000101110101001101100111000101110000001001111011001100110000001001100111011110110101011100111011000100110000001000010111
out: 0010101000010110100101101100111000000100100101101100111000000100100001100000010000101110101001101100111000101110000001001111011001100110000001001100111011110110101011100111011000100110000001000010111011

Bade case (timing is off, samples are missing):
out: 00101010000101101001011011001110000001001001011011001110000001001000011000000100001011101010011011001
 in: 00111101001011111110010010111111011110000010010000111000011101001101111110000110111011110111111111101

www.un.org/Depts/DGACM/index_spanish.htm Edit2: 我能够控制所发送的数据。目前,试图进行简单的XOR检查(尽管它赢得了足够的打字)。

Answer 1

你们需要使用forward有误的更正。只有在出现错误时才会发现XOR平等检查。简单的错误更正算法是分两次(至少3次)发送数据基并作出多数决定。

算法的选择取决于几个因素:

Channel utilization (if you have lots of free time, you don t need an efficient coding)
Error types: are the bad bits randomly spaced or do they usually occur in a row
Processing time: code complexity is limited if data transmission needs to be fast

Answer 2

如果我正确理解你的话,你有两个需要:

Modulate a signal into sound and then demodulate it.
Apply error correction since the channel is unreliable.

模拟和模拟是一种众所周知的应用,用于整理信息。

第2号,错误更正也是众所周知的,有若干可能性。哪一种适用取决于错误率,以及你是否采取了替代行动,以便你能够要求修改。如果你具有体面的质量,并且能够要求改变像一个结核病防治方案那样的做法,值得探讨。

否则,你就不得不将错误探测和错误改正算法,就像光盘上所用的算法。

www.un.org/Depts/DGACM/index_spanish.htm Edit after the comment

进行了重新计算/重新计算,而且没有改变可能性,使问题变得狭窄。如果你有时间问题,我仍建议你阅读现有的(de)模拟方法,因为有办法自动地与发送者合并,提高信号与通知的比率。

缩小核心问题;对错误的更正,你必须在产出流中增加对等比值,以便能够发现错误。从前文错误更正第@Justin建议开始,一个看上去很简单但依然强大的计划是:

Answer 3

There are lot of possibilities, see : http://en.wikipedia.org/wiki/Error_detection_and_correction

这可以帮助你改变轨道,但当你有所有轨道时,可能不适合检查。

最后,它可能只需要几条简单的法典。

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