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1，Viterbi译码的基本解释

我们选择似然概率( m P RC)的对数作为似然函数。容易看出，硬判决的最大似然译码实际上是寻找与接收序列Hamming距离最小的编码序列。对于网格图描述Viterbi 算法，整个Viterbi 译码算法可以简单概括为“相加－比较－保留”，译码器运行是前向的、无反馈的，实现过程并不复杂。

Viterbi译码的基本解释

2，Viterbi译码的算法

软判决算法与硬判决算法相比，软判决译码算法的路径度量采用“软距离”而不是汉明距离。最常采用的是欧几里德距离，也就是接收波形与可能的发送波形之间的几何距离。在采用软距离的情况下，路径度量的值是模拟量，需要经过一些处理以便于相加和比较。因此，使计算复杂度有所提高。除了路径度量以外，软判决算法与硬判决算法在结构和过程上完全相同。一般而言，由于硬判决译码的判决过程损失了信道信息，软判决译码比硬判决译码性能上要好约2 dB 。不管采用软判决还是硬判决，由于Viterbi 算法是基于序列的译码，其译码错误往往具有突发性

Viterbi译码的算法

3，谁能通俗的讲解下viterbi算法吗

Viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，Viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大，Viterbi 算法对状态转移进行了限制，大大减少了搜索空间，解码速度是 O(n^2) 的。通过后向链接，Viterbi 的解码结果可以以序列方式呈现。
viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大

谁能通俗的讲解下viterbi算法吗

4，用matlab viterbi算法怎么求传输

[mlse_Eq.zip] - 含有已知信道下BPSK,QPSK,8PSK,16QAM的mlse均衡，MMSE（频域）均衡SER,BER性能的对比。 [wanzhengchengxu.rar] - 信号在信道进行传输时，经常会出现串扰，采用基于最大似然序列估计（mlse）的电子色散均衡器的方法，克服光纤通信中的由各种色散引起的码间干扰。 研究基于最大似然序列估计（MLSE）的均衡器，采用维特比算法实现，用matlab仿真出采用MLSE后的性能指标（眼图和误码率）的提升。 [TCMchengxu.rar] - matlab实现8PSK TCM网格编码调制，包含维特比译码和与未编码的QPSK误码性能比较 [OFDM_code.rar] - 本代码是关于OFDM通信系统的仿真源程序，其中信道编码，QPSK调制，QPSK解调，FFT，IFFT，viterbi编译码，误比特统计，滤波等模块。
按运行快捷键f5即可实现仿真图。 matlab是美国mathworks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括matlab和simulink两大部分。 matlab是matrix&laboratory两个词的组合.

5，Python实现viterbi算法原理流程是什么样的

维特比算法说白了就是动态规划实现最短路径，只要知道“动态规划可以降低复杂度”这一点就能轻松理解维特比算法维特比算法是一个特殊但应用最广的动态规划算法，利用动态规划，可以解决任何一个图中的最短路径问题。而维特比算法是针对一个特殊的图——篱笆网络的有向图（Lattice )的最短路径问题而提出的。 它之所以重要，是因为凡是使用隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)描述的问题都可以用它来解码，包括今天的数字通信、语音识别、机器翻译、拼音转汉字、分词等。——《数学之美》 ps 多处摘录此书，不再赘述。篱笆网络有向图的特点是同一列节点有多个，并且和上一列节点交错地连接起来。同一列节点代表同一个时间点上不同的状态的并列，大概因为这种一列一列整齐的节点和交错的边很像篱笆而得名。假设上图每一列分别有n1……nn个节点，如果不使用动态的话，那么计算复杂度就是O(n1*n2……nn)。而维特比算法的精髓就是，既然知道到第i列所有节点Xi这是一句大白话，所谓中文伪码。分析一下复杂度，假设整个篱笆有向图中每一列节点最多有D个（也就是图的宽度为D），并且图一共有N列，那么，每次计算至多计算D*D次（从i列的D个节点中挑一个计算到i+1列D个节点的距离）。至多计算N次。那么复杂度骤减为O（ND2），远远小于穷举O（DN）。
viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大，viterbi 算法对状态转移进行了限制...

6，语音识别的搜索

连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。
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