Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
При когерентной ФМ в гауссовском канале без квантования величины на выходе демодулятора вероятность ошибки при сравнении двух последовательностей, отличающихся в позициях, определяется формулой (1.39). Это значение использовалось для вычисления характеристик оптимальных кодов, приведенных в приложении При этом для каждого из кодов вычислялись пять первых ненулевых значений которые затем учитывались в усеченном варианте оценки (6.11). Результаты вычислений приведены на рис. Рассмотрены коды со скоростями 1/3, 1/2, 2/3 и 3/4 и длинами кодового ограничения, допускающими практическую реализацию. При введении квантования на восемь уровней характеристики ухудшаются примерно на Для двоичного квантования (жесткое решение) ухудшение составляет примерно Заметим, что выигрыш от кодирования оказывается весьма значительным. Предсказанный выигрыш действительно может быть достигнут при практическом декодировании с точностью до нескольких десятых долей децибела (которыми обычно жертвуют для получения более эффективной схемы декодирования). Заметим также, что в соответствии с предсказанием выигрыш от использования конкретного кода растет при уменьшении требуемого значения
Возрастание скорости кодирования при постоянном значении требует некоторого роста отношения Приведенные кривые
(кликните для просмотра скана)
показывают, что для рассматриваемых скоростей требуемый рост более или менее постоянен и составляет примерно при переходе к следующему значению неизменном При указанных значениях сложность декодеров, соответствующих одному и тому же значению примерно одинакова. Наконец, с ростом выигрыш от кодирования увеличивается примерно на когда увеличивается на 1 (при небольших значениях Однако при больших скоростях поступления данных (требующих параллельных вычислений) такой рост обычно сопровождается существенным увеличением сложности декодера.
позициях, определяется формулой (1.39). Это значение 
использовалось для вычисления характеристик оптимальных кодов, приведенных в приложении 
При этом для каждого из кодов вычислялись пять первых ненулевых значений 
которые затем учитывались в усеченном варианте оценки (6.11). Результаты вычислений приведены на рис. 
Рассмотрены коды со скоростями 1/3, 1/2, 2/3 и 3/4 и длинами кодового ограничения, допускающими практическую реализацию. При введении квантования на восемь уровней характеристики ухудшаются примерно на 
Для двоичного квантования (жесткое решение) ухудшение составляет примерно 
Заметим, что выигрыш от кодирования оказывается весьма значительным. Предсказанный выигрыш действительно может быть достигнут при практическом декодировании с точностью до нескольких десятых долей децибела (которыми обычно жертвуют для получения более эффективной схемы декодирования). Заметим также, что в соответствии с предсказанием выигрыш от использования конкретного кода растет при уменьшении требуемого значения 
требует некоторого роста отношения 
Приведенные кривые
более или менее постоянен и составляет примерно 
при переходе к следующему значению 
неизменном 
При указанных значениях 
сложность декодеров, соответствующих одному и тому же значению 
примерно одинакова. Наконец, с ростом 
выигрыш от кодирования увеличивается примерно на 
когда 
увеличивается на 1 (при небольших значениях 
Однако при больших скоростях поступления данных (требующих параллельных вычислений) такой рост обычно сопровождается существенным увеличением сложности декодера.
