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J-GLOBAL ID：202202236889230915   整理番号：22A1463356

SMRにおけるLDPC符号の制約に基づく尤度学習によるニューラルネットワークを用いた復号性能改善

Improvement of decoding performance using neural network by likelihood learning based on LDPC code constraint in SMR

著者 (4件)： 西川まどか (愛媛大) ,  仲村泰明 (愛媛大) ,  金井靖 (新潟工科大) ,  岡本好弘 (愛媛大)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2022  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.AT-1-3  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.まえがき.2019年12月に発生した新型コロナウイルスは,瞬く間に世界中に広がり,我々の生活に多大な影響を及ぼした.特に,感染防止対策として「3密」を避けるために,在宅勤務やリモートでの会議,講演会,セミナー等の推進により,パソコンが必...【本文一部表示】

シソーラス用語： SN比 ,  閾値 ,  信頼度 ,  標準化 ,  復号器 ,  媒質 ,  *復号化 ,  符号器 ,  利得 ,  記録再生 ,  周波数帯 ,  パーソナルコンピュータ ,  パリティ検査
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  *LDPC符号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： SMR ,  LDPC符号 ,  制約 ,  尤度 ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  復号 ,  性能改善