С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Повышение достоверности приема текстовых сообщений за счет использования вероятностей встречаемости буквенных комбинаций: магистерская диссертация: 11.04.02
Creators: Пэн Чэн
Scientific adviser: Марков Алексей Михайлович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций
Imprint: Санкт-Петербург, 2016
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Каналы связи; Информация — Передача; Декодирование; символы текста; буквенные комбинации; text characters; letter combinations
UDC: 621.391.3(043.3); 004.056.55(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 11.04.02
Speciality group (FGOS): 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v16-3048
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 200
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics