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卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。
通常，移存器包含N级(每级A比特)，并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程，输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器，在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出，编码效率为A／n。
参数N被称作约束长度，它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。
它决定了编码的复杂度。
译码器的功能就是，运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法，从已编码的码字中解出原始信息。
在信息序列和码序列之间有一对一的关系。
此外，任何信息序列和码序列将与网格图中的唯一一条路径相联系。
因而，卷积译码器的工作就是找到网格图中的这一条路径。
Viterbi算法可被描述如下；
把在时刻i，状态所对应的网格图节点记作，每个网相节点被分配一个值。
节点值按如下方式计算：(1)设，。
(2)在时刻i，对于进入每个节点的所有路径计算其不完全路径的长度。
(3)令为在i时刻，到达与状态。
相对应的节点的最小不完全路径长度。
通过在前一节点随机选择一条路径就可产生新的结果。
非存留支胳将从网格图中删除。
以这种方式，可以从。
处生成一组最小路径。
(4)当L表示输入编码段的数目，其中每段为k比特，m为编码器中的最大穆存器的长度，如果，那么令，返回第二步。
一旦计算出所有节点值，则从时刻，状态。
开始，沿网格图中的存留支路反向追寻即可。
这样被定义的支路与解码输出将是一一对应的。
关于不完全路径长度，硬判决解码将采用Hamming距离，而软判决解码将采用Euclidean距离。

《数字信号处理理论、算法与实现》是2003年清华大学出版社出版的图书，作者是胡广书。
绪论O.1数字信号处理的理论O.2数字信号处理的实现0.3数字信号处理的应用O.4关于数字信号处理的学习参考文献上篇经典数字信号处理第1章离散时间信号与离散时间系统1.1离散时间信号的基本概念1.1.1离散信号概述1.1.2典型离散信号1.1.3离散信号的运算1.1.4关于离散正弦信号的周期1.2信号的分类1.3噪声1.4信号空间的基本概念1.5离散时间系统的基本概念1.6LSI系统的输入输出关系1.7LSI系统的频率响应1.8确定性信号的相关函数1.8.1相关函数的定义1.8.2相关函数和线性卷积的关系1.8.3相关函数的性质1.8.4相关函数的应用1.9关于MATLAB1.10与本章内容有关的MATLAB文件小结习题与上机练习参考文献第2章Z变换及离散时间系统分析2.1Z变换的定义2.2Z变换的收敛域2.3Z变换的性质2.4逆Z变换2.4.1幂级数法2.4.2部分分式法2.4.3留数法2.5LSI系统的转移函数2.5.1转移函数的定义2.5.2离散系统的极零分析2.5.3滤波的基本概念2.6IIR系统的信号流图与结构2.6.1IIR系统的信号流图2.6.2IIR系统的直接实现2.6.3IIR系统的级联实现2.6.4IIR系统的并联实现2.7用z变换求解差分方程2.8与本章内容有关的MATLAB文件小结习题与上机练习参考文献第3章信号的傅里叶变换3.1连续时间信号的傅里叶变换3.1.1连续周期信号的傅里叶级数3.1.2连续非周期信号的傅里叶变换3.1.3傅里叶级数和傅里叶变换的区别与联系……下篇统计数字信号处理附录索引

课题名称:卷积编译码的DSP实现课题要求：（1）系统硬件设计；
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试图将卷积神经网络的优势与支持向量机的稳定性相结合，利用训练好的卷积层与池化层提取图片的特征，放入支持向量机中进行训练，进行分类操作。
其意义在于利用SVM来替换卷积网络中的全连接层，经实验验证，效果会提升2%-3%，这是一个很可观的提升，并且具备着广泛的意义，在各项其他环境下都能起到不错的效果。

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基于MATLAB并结合IBD算法的盲迭代反卷积法进行图像复原图像复原盲迭代反卷积IBDPSF估计

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以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN

FCN的必备文件MITSceneParsing.pickle，折腾了半天终于get,在此发出来与大家分享！

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