组,后来在网上找了些资料之后,学会了使用数组重排函数,只要给出二维数组的行数和列数就可以将一维数组转化为二维数组;后来在做纠错的时候,不知道伴随式矢量和错误的位数的对应关系,以为是将伴随式矢量转化为十进制,数是多少就是第几位错误,这个理解是错误的,这导致我在使用信道编码之后传输的误码率没有降低多少,图片还是有很多随机的点,后来通过与同学老师交流后,知道了正确的方法是将伴随式矢量和校验矩阵匹配,和哪一列相同,则是哪一位出现了错误;Р四、实验心得Р试验我们组选择了信道编码,一个原因这个题目我们比较熟悉,可以有的放矢,另外一方面,信道编码相对于其他的题目有比较强的实用价值,在信息传输的时候用得非常广泛,它能在很多方面解决信息在传输的过程中出现损失的问题,有点万金油的味道。这次试验的确很有意思,首先,我们得对图片进行信源编码,转化为二进制的比特流,然后我们将比特流转化为二进制数组,再与生成矩阵相乘,得到信息矩阵,然后在转化为一维数据流在信道上进行传输,接受端先将一维比特流转化为数组,然后和校验矩阵转置相乘得到伴随矩阵,根据伴随矩阵纠正错误。这些过程,简单,思路明晰,实现起来也不是特别困难,当我看到通过自己的努力减小图片信息在高斯信道传输的信息丢失问题之后,我心里面由衷产生了一种成就感,非常高兴。后来在做实验的过程中,助教向我们提出一个问题是,如果图片转化成的信息比特数如果不是4的倍数的时候会出现什么样的结果。由于我们只是做了编解码模块,没有涉及图片转化为二进制比特流的过程,对这些过程的的原理不是特别理解,我们当时想当然的说,模块会自动补零到比特数是4的倍数,然后在对信息序列进行编码。后来老师让我们试一试,发现程序其实是有bug,当点数不是4的倍数的时候,系统自动会把比特截短到4的倍数,然后在进行编码。因此在写程序的时候要注意到这一点,不然会导致在编码过程中信息的丢失,误码率会上升。
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