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编码理论是研究编码的属性和它们各自对特定应用的适用性。编码被用于数据压缩、密码学、错误检测和纠正、数据传输和数据存储。各种科学学科，如信息论、电气工程、数学、语言学和计算机科学，都对编码进行了研究，目的是设计高效和可靠的数据传输方法。这通常涉及消除冗余和纠正或检测传输数据中的错误。
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数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|AWGN Channel
Up to now we have exclusively considered discrete-valued symbols. The concept of entropy can be transferred to continuous real-valued random variables by introducing the so-called differential entropy. It turns out that a channel with real-valued input and output symbols can again be characterised with the help of the mutual information $I(\mathcal{X} ; \mathcal{R})$ and its maximum, the channel capacity $C$. In Figure $1.5$ the so-called $A W G N$ channel is illustrated which is described by the additive white Gaussian noise term $\mathcal{Z}$.
With the help of the signal power
$$
S=\mathrm{E}\left{\mathcal{X}^{2}\right}
$$
and the noise power
$$
N=\mathrm{E}\left{Z^{2}\right}
$$
the channel capacity of the AWGN channel is given by
$$
C=\frac{1}{2} \log _{2}\left(1+\frac{S}{N}\right)
$$
The channel capacity exclusively depends on the signal-to-noise ratio $S / N$.
In order to compare the channel capacities of the binary symmetric channel and the AWGN channel, we assume a digital transmission scheme using binary phase shift keying (BPSK) and optimal reception with the help of a matched filter (Benedetto and Biglieri, 1999; Neubauer, 2007; Proakis, 2001). The signal-to-noise ratio of the real-valued output
$\mathcal{R}$ of the matched filter is then given by
$$
\frac{S}{N}=\frac{E_{\mathrm{b}}}{N_{0} / 2}
$$
with bit energy $E_{\mathrm{b}}$ and noise power spectral density $N_{0}$. If the output $\mathcal{R}$ of the matched filter is compared with the threshold 0 , we obtain the binary symmetric channel with bit error probability
$$
\varepsilon=\frac{1}{2} \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{E_{\mathrm{b}}}{N_{0}}}\right)
$$
Here, erfc(•) denotes the complementary error function. In Figure $1.6$ the channel capacities of the binary symmetric channel and the AWGN channel are compared as a function of $E_{\mathrm{b}} / N_{0}$. The signal-to-noise ratio $S / N$ or the ratio $E_{\mathrm{b}} / N_{0}$ must be higher for the binary symmetric channel compared with the AWGN channel in order to achieve the same channel capacity. This gain also translates to the coding gain achievable by soft-decision decoding as opposed to hard-decision decoding of channel codes, as we will see later (e.g. in Section 2.2.8).
Although information theory tells us that it is theoretically possible to find a channel code that for a given channel leads to as small an error probability as required, the design of good channel codes is generally difficult. Therefore, in the next chapters several classes of channel codes will be described. Here, we start with a simple example.
数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|A Simple Channel Code
As an introductory example of a simple channel code we consider the transmission of the binary information sequence
$$
00 1 0 110
$$
over a binary symmetric channel with bit error probability $\varepsilon=0.25$ (Neubauer, 2006b). On average, every fourth binary symbol will be received incorrectly. In this example we assume that the binary sequence
$$
00 0 0 0 110
$$
is received at the output of the binary symmetric channel (see Figure 1.7).
In order to implement a simple error correction scheme we make use of the so-called binary triple repetition code. This simple channel code is used for the encoding of binary data. If the binary symbol 0 is to be transmitted, the encoder emits the code word 000 . Alternatively, the code word 111 is issued by the encoder when the binary symbol 1 is to be transmitted. The encoder of a triple repetition code is illustrated in Figure 1.8.
For the binary information sequence given above we obtain the binary code sequence
$$
000000111000111111111000
$$
at the output of the encoder. If we again assume that on average every fourth binary symbol is incorrectly transmitted by the binary symmetric channel, we may obtain the received sequence
$$
0 0 000 0 110 10 111 0 1 0 1110 10 .
$$
This is illustrated in Figure 1.9.
数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|Algebraic Coding Theory
In this chapter we will introduce the basic concepts of algebraic coding theory. To this end, the fundamental properties of block codes are first discussed. We will define important code parameters and describe how these codes can be used for the purpose of error detection and error correction. The optimal maximum likelihood decoding strategy will be derived and applied to the binary symmetric channel.
With these fundamentals at hand we will then introduce linear block codes. These channel codes can be generated with the help of so-called generator matrices owing to their special algebraic properties. Based on the closely related parity-check matrix and the syndrome, the decoding of linear block codes can be carried out. We will also introduce dual codes and several techniques for the construction of new block codes based on known ones, as well as bounds for the respective code parameters and the accompanying code characteristics. As examples of linear block codes we will treat the repetition code, paritycheck code, Hamming code, simplex code and Reed-Muller code.
Although code generation can be carried out efficiently for linear block codes, the decoding problem for general linear block codes is difficult to solve. By introducing further algebraic structures, cyclic codes can be derived as a subclass of linear block codes for which efficient algebraic decoding algorithms exist. Similar to general linear block codes, which are defined using the generator matrix or the parity-check matrix, cyclic codes are defined with the help of the so-called generator polynomial or parity-check polynomial. Based on linear feedback shift registers, the respective encoding and decoding architectures for cyclic codes can be efficiently implemented. As important examples of cyclic codes we will discuss $\mathrm{BCH}$ codes and Reed-Solomon codes. Furthermore, an algebraic decoding algorithm is presented that can be used for the decoding of BCH and Reed-Solomon codes.
In this chapter the classical algebraic coding theory is presented. In particular, we will follow work (Berlekamp, 1984; Bossert, 1999; Hamming, 1986; Jungnickel, 1995; Lin and Costello, 2004; Ling and Xing, 2004; MacWilliams and Sloane, 1998; McEliece, 2002; Neubauer, 2006b; van Lint, 1999) that contains further details about algebraic coding theory.
编码理论代写
数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|AWGN Channel
到目前为止，我们只考虑了离散值符号。通过引入所谓的微分熵，可以将熵的概念转移到连续实值随机变量上。事实证明，具有实值输入和输出符号的通道可以再次在互信息的帮助下进行表征一世(X;R)及其最大值，通道容量C. 如图1.5所谓的一种在Gñ通道被说明，它由加性高斯白噪声项描述从.
借助信号电源
S=\mathrm{E}\left{\mathcal{X}^{2}\right}S=\mathrm{E}\left{\mathcal{X}^{2}\right}
和噪声功率
N=\mathrm{E}\left{Z^{2}\right}N=\mathrm{E}\left{Z^{2}\right}
AWGN 信道的信道容量由下式给出
C=12日志2(1+小号ñ)
信道容量完全取决于信噪比小号/ñ.
为了比较二进制对称信道和 AWGN 信道的信道容量，我们假设使用二进制相移键控 (BPSK) 的数字传输方案和借助匹配滤波器的最佳接收 (Benedetto and Biglieri, 1999; Neubauer, 2007 年；普罗基斯，2001 年）。实值输出的信噪比
R匹配的过滤器由下式给出
小号ñ=和bñ0/2
有点能量和b和噪声功率谱密度ñ0. 如果输出R将匹配滤波器的值与阈值0进行比较，得到具有误码概率的二进制对称信道
e=12erfc(和bñ0)
这里，erfc(•) 表示互补误差函数。如图1.6将二进制对称信道和 AWGN 信道的信道容量作为以下函数进行比较和b/ñ0. 信噪比小号/ñ或比率和b/ñ0与 AWGN 信道相比，二进制对称信道必须更高，以实现相同的信道容量。这个增益也转化为软判决解码可实现的编码增益，而不是信道码的硬判决解码，我们将在后面看到（例如，在第 2.2.8 节中）。
尽管信息论告诉我们，理论上可以找到对于给定信道导致错误概率尽可能小的信道码，但通常很难设计出好的信道码。因此，在接下来的章节中将描述几类信道代码。在这里，我们从一个简单的例子开始。
数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|A Simple Channel Code
作为简单信道代码的介绍性示例，我们考虑二进制信息序列
$$
00 1 0 110的传输
这在和r一个b一世n一个r是s是米米和吨r一世CCH一个nn和l在一世吨Hb一世吨和rr这rpr这b一个b一世l一世吨是$e=0.25$(ñ和在b一个在和r,2006b).这n一个在和r一个G和,和在和r是F这在r吨Hb一世n一个r是s是米b这l在一世llb和r和C和一世在和d一世nC这rr和C吨l是.一世n吨H一世s和X一个米pl和在和一个ss在米和吨H一个吨吨H和b一世n一个r是s和q在和nC和
在二进制对称通道的输出端接收到00 0 0 0 110
$$
（见图 1.7）。
为了实现一个简单的纠错方案，我们使用了所谓的二进制三重重复码。这个简单的通道代码用于二进制数据的编码。如果要传输二进制符号0，则编码器发出代码字000。或者，码字111由编码器在要传输二进制符号1时发出。三重重复码的编码器如图 1.8 所示。
对于上面给出的二进制信息序列，我们得到二进制码序列
000000111000111111111000
在编码器的输出端。如果我们再次假设平均每四个二进制符号被二进制对称信道错误地传输，我们可以获得接收序列
$$
0 0 000 0 110 10 111 0 1 0 1110 10。
$$
如图 1.9 所示。
数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|Algebraic Coding Theory
在本章中，我们将介绍代数编码理论的基本概念。为此，首先讨论分组码的基本特性。我们将定义重要的代码参数并描述如何使用这些代码进行错误检测和纠错。将推导出最优最大似然解码策略并将其应用于二进制对称信道。
有了这些基础知识，我们将介绍线性分组码。由于其特殊的代数性质，这些信道码可以借助所谓的生成矩阵生成。基于密切相关的奇偶校验矩阵和校验子，可以进行线性分组码的译码。我们还将介绍双码和几种基于已知码构建新块码的技术，以及各个码参数的界限和伴随的码特征。作为线性块码的示例，我们将处理重复码、奇偶校验码、汉明码、单工码和 Reed-Muller 码。
虽然对于线性分组码可以有效地进行代码生成，但一般线性分组码的解码问题难以解决。通过引入进一步的代数结构，循环码可以作为线性块码的子类推导出来，其中存在有效的代数解码算法。类似于使用生成矩阵或奇偶校验矩阵定义的一般线性块码，循环码是在所谓的生成多项式或奇偶校验多项式的帮助下定义的。基于线性反馈移位寄存器，可以有效地实现循环码各自的编解码架构。作为循环码的重要例子，我们将讨论乙CH码和里德-所罗门码。此外，还提出了一种代数解码算法，可用于BCH和Reed-Solomon码的解码。
本章介绍了经典的代数编码理论。我们将特别关注工作（Berlekamp，1984；Bossert，1999；Hamming，1986；Jungnickel，1995；Lin 和 Costello，2004；Ling 和 Xing，2004；MacWilliams 和 Sloane，1998；McEliece，2002；Neubauer，2006b； van Lint，1999），其中包含有关代数编码理论的更多细节。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。