信道编码的初期：分组码实现编码，缺点有二：只有当码字全部接收才可以开始译码，需要精确的帧同步时延大，增益损失多
Turbo码提出两年之内就被首次硬件芯片实现，并一直受到理论研究者和实验科学家的重视。从1997年开始，Turbo码和相关主题的国际会议每隔三年举行一次。 第一次会议（1997年）主要议题集中在编码器串并设计、交织器设计、解码器算法上，当时已经有人提出用DSP进行实时Turbo解码。在这个会议前后已经有了最早采用Turbo 码的商用通信系统。 第二次会议（2000年）的主要内容在分析和提高Turbo码的性能上，并且出现了关于Turbo码在衰落信道等非高斯信道上的研究。也有不少的研究在为实现Turbo码的DSP解码而需要做的简化解码复杂度的问题。对于Turbo码在传送不同信源的研究也在逐步进行中。 第三次会议（2003年）时，Turbo码和其他相关通信技术的结合与应用被更多的关注，多用户检测、与BLAST的结合、多天线信道解码等具体的应用问题也被更多的提到。关于硬件电路和软件实现也是热点之一。有关“类Turbo”码技术，如低密度校验（LDPC）码技术又重新被提出。在Turbo码提出十年左右的时候，它已经发展的比较完善，并且进入应用服务领域。 由于Turbo码的优越性能，研究者在将它用于应用系统上作出了很多努力。例如移动卫星通信系统、数字音频广播、数字视频广播、深空通信、深空网、UMTS/3GPP、CDMA 等系统。除此之外，Turbo码技术也被应用到信息隐藏领域，例如视频和图象的加密和数字水印技术上。Turbo码的思想也被用于分布式信源编码的研究和信源信道联合编码技术中。
为简单起见，采用了IEEE 802.16e标准中的2/3A码率的码字，并选择1536的码长作为具体的验证举例。该LDPC码是准循环码，每个循环子矩阵的行重为1。其校验矩阵可以用母矩阵表示为
维特比译码算法是维特比在1967年提出。维特比算法的实质是最大似然译码，但它利用了编码网格图的特殊结构，从而降低了计算的复杂度，与完全比较译码相比，它的优点是使得译码器的复杂性不再是码字序列中所含码元数的函数。
前向纠错也叫前向纠错码(Forward Error Correction，简称FEC)，是增加数据通讯可信度的方法。在单向通讯信道中，一旦错误被发现，其接收器将无权再请求传输。FEC 是利用数据进行传输冗余信息的方法，当传输中出现错误，将允许接收器再建数据。
许多场合，开始时不知道要编码数据的统计特性，也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此，人们提出了许许多多的数据压缩方法，企图用来对这些数据进行压缩编码，在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。 字典编码(dictionary encoding)技术（以下简称DE）就是属于这一类，这种技术属于无损压缩技术。
2.编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码（例如，在C语言中，指针运算和强制类型转换使得编译器很难对它进行优化）。
内存功能：存放程序和数据部件，并满足在计算机执行的过程中，能够随机访问这些程序和数据
AHB同是由ARM提出的总线规范，全称为Advanced High Performance Bus，高级高性能总线（高性能、高速时钟），主要用于高速模块（如CPU、DMA、DSP）之间的连接，作为SoC的片上系统总线，它包括以下特性：
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性，以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括：Google使用FPGA加速深度学习模型，Facebook在数据中心引入FPGA，以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
今天给大侠带来基于FPGA的扩频系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇。话不多说，上货。
在Verilog中，行为级描述主要使用由关键词initial或always定义的两种结构类型的语句。一个模块的内部可以包含多个initial或always语句。
信息论是通过应用密码学、概率论、信息熵、通信系统、随机过程等方法，来研究信息的传输、提取和处理系统的一门学科。而编码技术研究的主要内容是如何既可靠又有效地传输信息。1948年香农在《贝尔系统技术杂志》上发表了《通信的数学理论》。次年，他又发表了另一篇著作《噪声下的通信》。人们认为这两篇文章成了现在信息论的奠基著作。1959年香农发表了“保真度准则下的离散信源编码定理”，首先提出了率失真函数及率失真信源编码定理，此后发展成为信息率失真编码理论。现在，信息理论广泛应用在通信、计算机等领域，随着通信安全与质量的高要求化，编码技术也在不断地突飞猛进。
但要得到它的显式表达式,一般比较困难。通常用参量表达式。即使如此,除简单的情况外实际计算还是困难的, 只能用迭代逐级逼近的方法。
与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即<start>）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，帮助我们选择使用哪个单词。然后，选择的单词和图像再次传递给模型，直到我们满足停止条件，即我们获得特殊的句子结束标记（即<STOP>）作为下一个单词，或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型，并使用解码算法选择单词。
单枪匹马造出一个CPU乃至完整的电脑需要多长时间？有位大牛在《我的世界》游戏里用实际行动回答了这个问题：可能要花费一年多。
作者介绍：架构平台部四级专家，先后从事通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的设计-硬件和软件的结合，以及OS多个层面综合考虑系统设计，找出最优路径的设计思想。 FPGA异构计算芯片的特点 1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。历史上
甄建勇，高级架构师（某国际大厂），十年以上半导体从业经验。主要研究领域:CPU/GPU/NPU架构与微架构设计。感兴趣领域:经济学、心理学、哲学。
数字通信，就是把一切声音，图像，文字，都变成 0，1 这种二进制代码，这种转换过来的数据，我们可以称之为原始数据 bit 那么，这种原始的 bit，是否可以直接调制，转换成电磁波发送出去呢？答案是不可以，因为电磁波传输过程中，一定会存在于扰和噪声，从而产生差错
执行所有的算术运算。加减乘除等 执行所有的逻辑运算。逻辑与、逻辑非、逻辑或。 组成：
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先设置信号源为正弦波，频率8KHz，幅度15，帧头01111110，8bit为01010101，前向保护设置为1111000000000000。
在前几期，我们花了不少的篇幅对ALU的整数运算单元进行了初窥。实际上，ALU中，设计更复杂，占用面积更大的是浮点单元。在早期(1995年以前)的x86处理器中，浮点单元甚至被单独拆出来，作为一颗独立的芯片(8087/80287/80387/80487)，成为计算机的可选配置，以降低计算机整机的入门成本。由于浮点数的复杂性，我们将这部分放在最后讲。
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理，最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来， 完成自动检测手机条码质量的功能。
本章节内容的作用在于：从宏观感受物理层信道编码在整个物理层协议栈中的位置和作用，无需深究每个环节。主体内容从第2章节开始。
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AMBA (Advanced Microcontroller Bus Architecture) 高级微处理器总线架构
我们知道，我们平时编程写的高级语言，是经过编译器编译以后，变成了CPU可以执行的机器指令：
线性码是一类非常重要的分组码，是讨论各种码的基础。线性码的编码方案和译码方案都非常简单。许多特殊的线性码都具有非常好的性质，绝大多数的已知好码都是线性码。
XIP：eXecute In Place，即芯片内执行，指应用程序可以直接在flash闪存内运行，不必再把代码读到系统RAM中。所谓片内执行并不是说程序在存储器内执行，CPU的基本功能是取指、译码、执行，存储器访问，写回。Nor Flash能在芯片内执行，指的是CPU能够直接从Nor flash中取指令，供后面的译码器和执行器来使用。
周末应该是一个好好休息的时间，但是一定会有在默默努力科研的你，由于最近是开学季，很多关注的朋友一直会问“计算机视觉战队平台有基础性的内容吗？”，今天我和大家说一次，我们平台之前有推送很多基础的知识，有兴趣的或者是刚刚接触CV&DL的你，可以去历史消息阅读，在这也感谢所有一直关注和支持我们的您！
尽管近年来点云三维物体检测取得了快速进展，但缺乏灵活和高性能的建议细化仍然是现有最先进的两级检测器的一大障碍。 之前的3D建议精炼工作依赖于人为设计的组件，如关键点采样、集合抽象和多尺度特征融合，以产生强大的3D目标表示。 然而，这些方法捕获点之间丰富的上下文依赖关系的能力有限。 在本文中，我们利用高质量的区域提议网络和一个Channel-wise Transformer架构，以最少的手工设计构成了我们的两阶段3D目标检测框架(CT3D)。 建议的CT3D同时对每个建议中的点特征执行提议感知的嵌入和信道上下文聚合。 具体来说，CT3D利用建议的关键点进行空间情境建模，并在编码模块中学习注意力传播，将建议映射到点嵌入。 接下来，一个新的信通道译码模块通过通道重加权有效地合并多级上下文来丰富查询键交互，这有助于实现更准确的目标预测。 大量实验表明，我们的CT3D方法具有良好的性能和可扩展性。 值得一提的是，在KITTI测试3D检测基准上，CT3D在中型车类别中实现了81.77%的AP，优于最先进的3D检测器。
作者简介：baron (csdn:代码改变世界ctw)，九年手机安全/SOC底层安全开发经验。擅长trustzone/tee安全产品的设计和开发。 在 MMU 未开启阶段，PC 操作的都是物理地址执行程序，这样看起来一切正常，没啥问题。例如： 取指(到物理地址 0x4000 处取指)、译码、执行 取指(物理地址 0x4004 处取指)、译码、执行 取指(物理地址 0x4008 处取指)、译码、执行 取指(物理地址 0x400C 处取指)、译码、执行 但是假如程序在执行的过程中，你突然打开了 MMU，那么会
开发板连线：JP10(P0)接J12、J21跳线帽接左边、A.P22、B.P23、C.P24
所有可能的错误图样有（1001001）（1010100) (1110011) (0000111) (0011010) (0100000) (0111101) 取码重最小即可能性最大的错误图样 (0100000) 为可纠正的错误图样。译码结果
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 最近我们看到一篇文章，说FPGA可能会取代CPU和GPU成为将来机器人研发领域的主要芯片。文章列举了很多表格和实验数据，证明了在很多领域FPGA的性能会极大优于CPU。并且预
有一种将字母编码成数字的方式：'a'->1, 'b->2', ... , 'z->26'。
1. P4 CPU 结构 奔4处理器是Intel的经典之作,它是采用乱序执行内核的超标量处理器。P4采用的微架构称为 Net Burst,基本结构如下: 奔4处理器微架构被分成了4大部分: (1)存
最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中，其中一个版本是这里，里面有三重循环，运行速度极慢。后来考虑了MATLAB的向量化操作，通过算法的合理划分以及内置函数调用，成功将三重循环修改为1层，具体这一版本的代码可见这里。通过这一手段，函数的运行速度提高了几倍乃至几十倍。虽然这一方法下运行速度依旧比不过MATLAB工具箱中的comm.LDPCDecoder，远比不上利用GPU的comm.gpu.LDPCDecoder，但胜在可明确算法并具有一定扩展性。
在工作期间，我有机会仔细地研究现代车辆上的一些最新传感器技术。虽然这些特殊的传感器已经存在一段时间了， 但是SENT技术越来越多地出现在车辆中。在汽车论坛中，我发现有关使用这些传感器的问题和讨论有所增加。这些现象促使我去研究如何利用虹科Pico示波器从这些传感器中获得尽可能多的信息。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
网上有很多博客讲解遗传算法，但是大都只是“点到即止”，虽然给了一些代码实现，但也是“浅尝辄止”，没能很好地帮助大家进行扩展应用，抑或是进行深入的研究。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
组合逻辑电路，是指在任何时刻，电路的输出状态只取决于同一时刻的输入状态，与电路原来的状态无关。
分支预测( Branch predictor):当处理一个分支指令时,有可能会产生跳转,从而打断流水线指令的处理,因为处理器无法确定该指令的下一条指令,直到分支指令执行完毕。流水线越长,处理器等待时间便越长,分支预测技术就是为了解决这一问题而出现的。因此,分支预测是处理器在程序分支指令执行前预测其结果的一种机制。在ARM中,使用全局分支预测器,该预测器由转移目标缓冲器( Branch Target Buffer,BTB)、全局历史缓冲器( Global History Buffer,GHB) MicroBe,以及 Return Stack组成。
动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务，其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较，提出了一种通用的、有效的选择性共享方案，给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明，本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。
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