Детальная информация

Название: Повышение достоверности приема текстовых сообщений за счет использования вероятностей встречаемости буквенных комбинаций: магистерская диссертация: 11.04.02
Авторы: Пэн Чэн
Научный руководитель: Марков Алексей Михайлович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2016
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Каналы связи; Информация — Передача; Декодирование; символы текста; буквенные комбинации; text characters; letter combinations
УДК: 621.391.3(043.3); 004.056.55(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 11.04.02
Группа специальностей ФГОС: 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v16-3048
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\37368

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В работе исследуется алгоритм декодирования текстовых сообщений, используя знание вероятностей встречаемости буквенных (символьных) комбинаций. Предложен совместный алгоритм кодирования символов текста по Грею и модифированный алгоритм декодирования символов текста, учитывающий вероятности встречаемости отдельных букв и двухбуквенных комбинаций. Проведено сравнение алгоритма корректировки принятых символов с алгоритмом обычного декодирования для обычного кодирования и кодирования Грея. Работа состоит из трех разделов. В разделе 1 реализовать имитационную модель кодирования текста, двоичной фазовой модуляции, демодуляции и декодирования. В разделе 2 получить вероятности встречаемости символов и двухсимвольных комбинаций, составленных из русских букв и пробела для художественного текста. Получить правило кодирования символов текста, используя вероятности встречаемости символов и двухсимвольных комбинаций. реализовать алгоритм корректировки символов, используя вероятности встречаемости двухсимвольных комбинаций. В разделе 3 исследовать эффективность алгоритмов декодирования символов при различном отношении сигнал-шум в условиях аддитивного нормального белого шума для трех видов текста.

We analyze the decoding algorithm of text messages, using the knowledge of probabilities of occurrence of letter (character) combinations. Proposed algorithm combines the character encoding of the text derived and modified algorithm of decoding of text symbols, taking into account the probability of occurrence of individual letters and two letter combinations. A comparison of the algorithm correcting characters with the usual algorithm for decoding regular coding and gray coding. The work consists of three sections. In section 1, to implement a simulation model of encoding text, binary phase modulation, demodulation and decoding. In section 2, to obtain the probabilities of occurrence of characters and two-character combinations, made up of Russian letters and a space for artistic text. A rule to encode characters of text using the probability of occurrence of characters and two-character combinations. to implement the algorithm for adjusting symbols using the probability of occurrence of two-character combinations. In section 3 to examine the effectiveness of algorithms of decoding of the symbols at different signal-to-noise in terms of additive normal white noise for the three kinds of text.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 201
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика