오류 감지 알고리즘은 통신 분야에서 가장 중요한 기본 기술 중 하나이며 많은 표준에 이러한 알고리즘이 있습니다. 데이터 전송 시 이 데이터 전송이 정확하다는 것을 어떻게 판단할 수 있습니까? 전송이 정확하지 않으면 상대방에게 재전송을 상기시켜 드릴까요? 이전에는 각 패킷이 정확하든 그렇지 않든 여러 번 반복적으로 전송되었습니다. 확률에 따르면, 한 번은 정확하다, 그리고 애플리케이션 계층에 의해 판단된다. 그러나 오류 감지 알고리즘을 사용하면 데이터가 오류를 전송할지 여부를 즉시 알 수 있습니다. 오류 감지 알고리즘의 장점은 오류 수정 알고리즘에 비해 매우 낮은 매우 작은 오류 감지 비용 (비용) 으로 감지할 수 있다는 것입니다. 따라서 비교적 안정적인 일부 채널에서는 일반적으로 오류 감지 알고리즘이 사용됩니다. 현재 시중에는 CRC, 패리티, 한명 검사가 있습니다.
산업 특성에 따르면, 새로운 알고리즘은 일반적으로 발명가의 이름을 따서 명명되기 때문에 jelling code 라고 불린다. 섀넌 피노 코드, 호프만 코드, 솔로몬 코드, RS 코드 등이 있습니다.
Jelling 코드의 오류 감지 알고리즘은 매우 간단합니다. 특히 두 단계가 있습니다.
1, 이진 시퀀스의 "각각 1 뒤에 1 0" 과 같은 규칙을 시퀀스에 추가합니다. 이 방법에는 여러 가지 조합이 있으며, 각 방법에 추가된 기호의 수가 다르고 결과 확률 계수 R 도 다릅니다. 공식을 하나 알려드릴게요.
거의 동일한 이진 시퀀스에서 c 기호 1 뒤에 기호 0 을 추가하면 실제로 기호 0 의 비율 (확률) 이 다음과 같이 증가합니다.
P (c) =1/((2 (c+1))-2)
관심 있는 친구는 이 공식을 사용하여 의사 난수를 확인할 수 있습니다. C= 1 일 때 p (c) =1/2; C=2 일 때 p(c)= 1/6 입니다. 현재 지식점은 무료로 증정하며, 시퀀스 인코딩 후 가장 카오스 (등 엔트로피) 상태에 도달했는지 여부는 위의 공식을 통해 판단할 수 있다 (이 방법도 이미 특허를 출원했다).
2. 정규화되지 않은 확률 모델을 기반으로 한 인코딩입니다. 이 이론적 인코딩은 추가된 기호 (인코딩된 비트 길이는 기호를 추가하기 전의 비트 길이와 매우 가까움) 를 크게 제거할 수 있을 뿐만 아니라 디코딩할 때 수동으로 추가된 규칙도 유지하므로 이론과 실천은 코딩 결과가 원래 시퀀스 길이와 같을 때 추가된 법칙이 유효하지 않다는 것을 증명한다.
잘못된 판단 확인:
순차적으로 디코딩할 때 두 개의 기호 1 을 연속적으로 디코딩하면 데이터 전송에 오류가 있는 것입니다.
이점:
1, 비트율은 1 에 무한히 접근할 수 있습니다. 예를 들어, (0, 1) 을 지원하는 모든 비트율은 통신 오류 감지 오버헤드를 크게 줄입니다.
2, 코드 길이 제한 없음, 최소 지원 1 비트, 최대 지원 무제한;
3. 이진 시퀀스의 확률이 동일하지 않을 경우 무손실 압축을 실현할 수 있습니다. 즉, 알고리즘에는 오류 감지 및 압축의 이중 기능이 있으며, 물론 압축 기능도 제한할 수 있습니다.
4. 코드 길이가 무한대일 때 오류 감지 확률은 1 과 같습니다. 즉, 오류 감지는100% 에 이를 수 있습니다. 32bit 디코딩을 예로 들면 오심 확률은 0.00 164 126 으로 숫자가 길수록 오심 확률이 낮아진다.
5. 논리는 매우 간단하며 int 유형의 캐시 공간이 하나만 필요합니다.
6. 코드량을 늘리지 않고 암호화 검사 오류, 압축 검사 오류, 압축 암호화, 압축 암호화, 오류 검사 조합 등 모든 기능을 조합할 수 있습니다.
7. 지적재산권은 보호되고, 모든 특허와 지적재산권은 호수 남서리드정보기술유한공사가 소유한다 .....
어떤 전문가들은 이렇게 물어볼 수도 있습니다. "그러면 다른 엔트로피 코드도 할 수 있습니다. 시도해 보세요! 나는 내가 시도할 때까지 내 이론의 독창성을 알 수 없다고 믿는다. 한 가지 전제는 코딩 결과가 가능한 엔트로피 한계에 접근하면서 규칙성을 유지해야 한다는 것이다.
동시에, 어떤 전문가라도 이러한 장점 중 하나에 대해 비슷한 이론과 방법이 있는지 확인할 수 있습니다!