Cтраница 2
В предположении, что вектор ошибок измерений Yn распределен нормально, можно использовать статистические критерии, н выбрать то /, к-рое является оптимальным при данном множестве измерений Yn. В случае, когда fi ( z) - ортогональные полиномы, это особенно просто. [16]
Пусть также известно полное число векторов ошибок Е, которое необходимо исправить. [17]
![]() |
Суммы значений ХФ в зависимости от числа ненулевых аргументов ХФ. Масштаб. а линейный. б логарифмический.| Суммы ХФ от числа ненулевых аргументов для каналов с плохими. [18] |
Числа на линиях характеризуют длину векторов ошибок, для которых построены соответствующие кривые. [19]
Как должен декодер выбирать наиболее вероятный из векторов ошибок с одним и тем же синдромом. В двоичном случае ответ сводится к выбору слова с минимальным весом, где вес слова определяется как число единиц среди его п координат. [20]
Существует много способов задания кодовых слов и векторов ошибок. [21]
![]() |
Структурная схема декодирующего устройства циклического кода с делением на образующий полином. [22] |
ДКРг будет сформирована комбинация опознавателя, соответствующая вектору ошибок. Таким образом, БРг как бы осуществляет функции запоминающего устройства для принимаемой комбинации на время выполнения операции деления. [23]
![]() |
Алгоритмы наведения. [24] |
В качестве вектора состояния динамической системы FDFState используется вектор ошибок БИНС, который оценивается методом динамической фильтрации в соответствии со сформированным вектором измерений и моделью ошибок БИНС. Оценка вектора состояния сопровождается соответствующей ковариационной матрицей DFCovMatrix. Процедура фильтрации содержится в методе Eval класса. В случае установки флага коррекции a / Correction после обработки измерений производится коррекция выходных данных БИНС и вектора ее ошибок путем вызова метода Initialize класса ТВ INS. Начальные условия для алгоритма комплексирования задаются вызовом метода GetlniData, который задает значения внутренним полям класса, считывая их из ini - файла проекта. [25]
Если R - принятое слово, то множество возможных векторов ошибок совпадает со смежным классом, содержащим R. Наиболее вероятным вектором ошибок является лидер этого смежного класса. [26]
Здесь е е, е2, , л - вектор ошибки или модель ошибки, внесенная каналом. Всего в пространстве из Т и-кортежей существует 2я - 1 возможных ненулевых моделях ошибки. [27]
Название образовалось вот как: х - а - вектор ошибок наблюдений; а нам неизвестно, мы заменяем его на кажущийся вектор параметров а тогда естественно сказать, что компоненты вектора х - а суть кажущиеся ошибки. [28]
Задача заключается в том, чтобы в соответствии с предполагаемым вектором ошибок Е7 - подобрать проверочный полином h ( х) такой, в каждое из проверочных уравнений которого вошло бы не более одного ненулевого элемента из TJ и, кроме того, чтобы h ( KJ) имел минимальную степень. [29]
Дальнейшим развитием базового класса является класс-потомок TUniformError, реализующий вычисление вектора ошибок в соответствии с равномерным распределением и класс TGaussError, реализующий вычисление вектора ошибок в соответствии с нормальным распределением. Ниже, в таблицах 6.24, 6.25, 6.26 и 6.27 приведены названия и описания новых или перекрытых по отношению к родительскому полей и методов данных классов соответственно. [30]