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fASR
- 以半连续隐含马尔可夫模型HMM 为例,分析了影响Viterbi算法效率的主要原因,讨论了提高该算法效率的3种实用策略,即码本剪枝、Beam剪枝及降低精度,在保证一定识别率的前提下,使得搜索处理更加有效,提高了搜索的速度-to semi-continuous HMM HMM example, Analysis of the impact on the efficiency of the Viterbi Algorithm main discussed increasing the efficien
sovaIntroduce
- 该文章介绍了VITERBI译码软输入软输出(SISO)的算法及实现-The article introduces the VITERBI decoding soft-input soft-output (SISO) algorithm and implementation
decoding_performance
- Implementation of symbol by symbol detection, sequence detection, and Viterbi algorithm in channel with ISI and compare performance based on SNR, channel taps, and packet size.
EFFICIENT-DECODING-OF-WATERMARKING
- 在这项工作中，我们对待这个问题的恢复正确的消息，如果额外的位（假报警）已加入的消息体中，在随机的位置。这的情况是常见的一些是与选择性嵌入水印系统 典型的当人类视觉系统（或录音）注册成立，以提高质量水印系统。我们提出一个有效的解码方案 使用一些修改的“维特比算法的代码。添加额外的状态表示可能的误报率和一个新的扩展算法的改进网格提出图。仿真结果表明，我们的算法在高效率的检测随机的误报率很高。-In this work, we treat the problem of recovering t
recuduced-complexity-of-Viterbi
- 咬尾比特编码是一种功能强大的前向纠错编码,在很多通信系统中都被采用,本文主要讲述如何减小其算法复杂度-The tail biting bit coding is a powerful forward error correction coding, are used in many communication systems, this paper focuses on how to reduce the complexity of the algorithm
Vitterbi
- This Contains the code for Viterbi algorithm
ViterbiAlgorithm
- ViterbiAlgorithm这是一种Viterbi算法。里面包含了6篇相关的经典论文。-ViterbiAlgorithm This is a Viterbi algorithm. Which contains six classic papers related.
viterbi
- 语音识别HMM算法中的解码功能的程序，其中是根据观测序列和已知模型去求状态序列-Speech recognition HMM algorithm decoding process, which is to seek observer status in accordance with the sequence and the known sequence of the model
On-Line-Viterbi-(Master-Tez)
- online viterbi algorithm
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序