在物流配送领域,如何快速、准确的获得用户信息并及时开展业务,高效、合理的完成配送服务,成为决定物流企业市场竞争力的重要因素。下面是我为大家整理的物流配送管理系统论文，供大家参考。
物流配送系统干扰管理模型研究
物流配送管理系统论文摘要
摘要：物流配送在我国信息化时代是非常需要的，因此有着非常重要的地位。物流配送系统就是一个经济行为的系统，它为人们在物流上面提供了方便。关于物流配送系统干扰管理模型，国内外都有一定的研究。本文从物流配送系统的概念、一般方式、具体模型来作了探讨工作。
物流配送管理系统论文内容
[abstract] the logistics distribution in our country's information age is very need, so has a very important position. The logistics distribution system is an economic behavior of the system, it for the people in the logistics provided above to a convenient. About logistics distribution system interference management model, and have certain research at home and abroad. This paper, from the concept of logistics distribution system, general way, the specific model to work were discussed
关键词：物流配送;系统;干扰管理;研究;
中图分类号：F253
一、物流配送系统
(一)概念
物流配送系统是一个经济行为的系统，它是通过其收集广泛的信息来实现以信息为基础的物流系统化，其作用是不可忽视。物流配送系统的主要机能分为两种，一种是作业子系统，另一种是信息子系统。作业子系统的范围比较广，包括的内容也比较多，例如输送、保管、加工等机能，其主要目的是保证物流配送达到快速的运作，使工作效率提高。信息子系统相比作业子系统来说范围是比较小的，其内容包括订货、发货、出库管理等，它的主要目的除了提高其工作效率以外，还能使工作更加效果化。信息子系统还有一点对于顾客来说是非常有用的，那就是可以以比较低的成本以及优良的顾客服务来完成商品实体，然后从供应地再到消费地，是一种非常有利于顾客的活动。
(二)一般方式
物流配送在我国占有非常重要的地位，它一般有两种配送模式，一种是及时配送，另一种是准时配送，这两种配送模式的应用是非常广泛的，因为两种模式都要有一个共同点，那就是都满足了用户的特殊要求，以此来进行供货以及送货的工作。即时配送和准时配送的供货时间非常的灵活和稳定，基于这种情况，对于用户的生产者和经营者来说，库存的压力就发生了变化，也就是出现库存缩减的情况，有时还会取消自己的库存。
二、物流配送系统干扰管理模型
(一)国内外的研究
关于干扰的研究在20世纪70年代就已经开始了，但是其干扰管理模型是在同个世纪90年代才提出来的，在提出来的概念中，把干扰管理给局限化了，把系统扰动控制在最小数值，还指出了干扰管理的另一种含义，它是属于运筹学的某个应用领域，其发展的潜能在一定程度上来说是非常大的。
我国的学者也对干扰管理作了一些研究，研究表明干扰管理的实质就是使事件回到最初的状态，其突然出现的事件就是一种偏离，而这种偏离是微小的，并没有对其产生一些重要的影响，所以通过及时的管理 方法 是可以修正的。学者还将干扰管理与应急管理的不同点分列出来，使人一目了然。
在现阶段，国内外关于干扰管理的模型的研究具有片面性，侧重于模型以及算法，虽然涉及的领域非常的多，但是也具有一定的局限性，片面性在一定程度上也是有的，比如说在车辆调度领域，特别是物流配送这一方面，相对来说起步是比较晚的，但是后续的研究并没有停止。
(二)原因
1.总所周知，客户如果对一个企业充分信任的话，就能使企业的长期的拥有这些客户，也就是固定客户会增多，随着旧客户的口碑相传，新客户也会随之而来，企业就会得到更多的赢利。下文所讲到的数学模型建立的目标是最小化的，因此就可以就可以用这一条件来反映对客户满意度的扰动。
2.物流配送的运营商最关心的必然是运作成本，因为其运作成本是整个物流配送的核心，所以根据这种情况来看，要想节约其运作成本的话，就可以调整其干扰方案。
3.干扰管理在生成新的配送方案后，其车的路线也将发生变化，因为频繁的更改其路线，其交通费必然会增加，超过了原本的预算，其效率也会受到影响。另一方面，因为路线频繁的更改，司机原本已经熟悉的路线又变得陌生起来，必将会影响司机的工作心情。依据干扰管理的思想来看，新方案和原方案相比的话，两者间的偏差值应该是最小的，所以路径的变动量也会最小。在本文中，提出的模型(下文将提到)是以三个维度来度量其扰动的，其模型是属于多目标的。
(三)数学模型的建立
数学模型的建立，是例子是非常多的。本文只是以需求量变动为干扰事件这一个例子来进行数学建模，其原因有以下几点内容。
1.需求量变动在一些企业中是必然会发生的干扰事件，特别是在成品油销售的企业。因为油品的存放存在一定的危险，容易造成火灾事故，如果除去加油站，其他成油品销售一般为服务行业，比如说餐饮、酒店等，因为这些行业所存储的油不能太多，所以只能小批量的、多数次的来购买，根据这样一种情况，需求量必然会发生变化。据有关资料调查，需求量变动量最大的干扰事件就是该类企业。
2.需求量变动的问题在国内外学术界的关注度是非常高的，国内外许多著名学者都对需求量变动问题作了探讨。根据一些新闻、期刊以及文献我们就可以看出，物流配送需求量变动的研究已经在很久以前就有相关资料了。此类干扰事件在1987年时就作了有关研究，比如说不确定性需求的动态车辆指派问题模型。
3.关于物流配送的车辆其路径问题的种类也是非常多的，本文主要通过对有时间窗的车辆路径问题作了相关研究。此类问题有一个特别明显的特点，就是客户对货物所送达的时间非常的严格，因此其要求也更加高了。下面我们举一个例子来详细的讲解一下这个问题，让其更加的清晰明了。假如其问题范围和条件分别为：只有一个配送中心，并且其配送中心有足够的同质物质材料，车辆也足够，但是有一个问题就是其车辆必须以配送中心为始源地和终点，而且每一辆车必须从只能访问一个客户，如图1(a)所示.如果出现需求量的突发事件，车辆就必须在出发之前就要把物品载满。假如说在开始设定的计划中，并没有对需求量不足做出一些应急 措施 ，如果客户的需求量突然增加，如图1中的客户点7，而且增加的需求量还超过了剩余车辆的载货量，也就是说其车辆也出现供应不足的情况，此时它就需要其他车辆来进行援助工作，如图l(b)所示。
三、结束语
随着我国经济的迅速发展，人们开始追求方便化，所以物流配送工作对于人们来说变得越来越重要。但是在物流配送的过程中，必定会出现突发状况，也就是出现干扰的情况。比如说客户需求量变动、车辆出现故障等，这些干扰事件经常会使原本计划出现失败的情况，然后顾客就对其不满，矛盾也会随着时间而加深。在现阶段，物流配送系统干扰管理模型的研究有些片面化，在前面我们也提到过，主要因为全都集中在单一要素变动引发的干扰事件上，在真正的物流配送过程中，存在变动的情况更多，因此，物流配送系统干扰管理模型的问题还有待进一步的研究，以此来完善此系统，让其更加贴近生活，实用性也变得更强。
物流配送管理系统论文文献
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矩阵算法在物流配送管理系统中的应用
物流配送管理系统论文摘要
摘要： 本文针对物流配送中心运营过程中如何合理制定配送线路的问题，以邻接矩阵为基础，通过对邻接矩阵进行运算得到有向图的可达矩阵，并据此判断是否能够找到从源节点到目标节点的有向通路，最后完成最短路径的搜索。
物流配送管理系统论文内容
Abstract： In this paper， for the problem how to develop reasonable distribution lines in the process of logistics and distribution center operations， based on adjacency matrix， by the computation of adjacency matrix to get graph reachability matrix and judge whether can find forward path from the source node to goal node， and finally complete the search of the shortest path.
关键词： 车辆路径问题;配送;物流;最短路径
Key words： vehicle routing problem;distribution;logistics;shortest path
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章 编号：1006-4311(2013)10-0163-02
0 引言
目前我国的快递行业蓬勃发展，使得物流配送中心的业务量不断增加，业务的复杂程度也已不断提高，这都对物流配送中心的科学管理水平提出了新的要求，高效、合理、安全、快速的配送是物流系统顺利运行的保证，而配送线路安排是否合理也是配送速度、成本、效益的保证。正确、合理地安排配送线路，可以达到省时、省力，增加资源利用率，降低成本，提高经济效益的目的，从而使企业达到科学化的物流管理。
本文以邻接矩阵模型为基础，提出了一种新的最短路径算法，通过对邻接矩阵进行运算得到有向图的可达矩阵，并据此判断是否能够找到从源节点到目标节点的有向通路，最后完成最短路径的搜索。
1 有向图的可达矩阵
假设有一个n个节点(d1，d2……dn)建立的有向图，每条有向边上都有各自的权值，若节点di和dj之间有条有向边，则其权值表示为Wij。如果我们要求节点d1到节点dn的最短路径。那么首先应该建立基于该有向图的邻接矩阵M：Mij=0表示节点di和dj之间没有直接有向通路，若Mij=1表示节点di和dj之间存在直接有向通路。
那么矩阵M2中所有为1的元素的坐标所代表的就是通过一次“中转”可以达到贯通的节点对。以此类推M3中所有为1的元素的坐标就是通过两次 “中转”可以达到贯通的节点对;Mn所有为1的元素的坐标就是通过n-1次“中转”可以达到贯通的节点对。
所以我们可以得出：M1+M2+M3+……+Mn得到的矩阵T即为原有向图可达矩阵，Tij=0表示节点di和dj之间没有有向通路，若Tij=1表示节点di和dj之间存在至少存在一条有向通路。
对于大规模稀疏矩阵，由于存在大量的值为0的元素，若按常规意义来存储，既会占用大量的存储空间，又会给查找带来不便。所以只要存储值为非0的元素即可。这在计算机中很好实现，只要建立含有两个整数域的结构体变量即可。
2 路径搜索算法
2.1 初步设想 由矩阵乘法的性质可知，Mx=Mx-1*M。若M■■≠0，则说明节点d1通过x-1次“中转”可以到达节点dj。那其中这x-1个节点都是哪些?它们又是什么顺序呢?把这两个问题搞清楚我们就找到了一条从节点d1经x-1次“中转”到达节点dj的通路。
接下来我们观察矩阵Mx-1的第一行，若M■■≠0，且Mij≠0，则说明：节点d1存在经x-2次“中转”到达节点di的通路，且节点di和dj之间存在直接有向通路。这样我们就找到了节点d1到节点dj通路的最后一次“中转”di，即d1，……，di，dj是一条有向通路。我们可以根据此方法进一步再找到节点d1到节点到达di的最后一次“中转”，以此类推直至找到整个通路上的所有节点。
这在计算机中实现也很容易，只要把找节点di和dj之间的最后一次“中转”的方法编写好，采用计算机中的递归调用就能很好地解决这个问题，计算机会自己自动完成整个操作。
2.2 节点的选取 有一个问题我们需要注意：在我们观察矩阵Mx-1的第一行时可能有多个节点di，使得M■■≠0，且Mij≠0。基于我们是想找到有向图中的最短路径，所以每一次选取节点应该选择一个到节点dj最短的节点作为最后一次“中转”。这一过程是通过查看另一权值矩阵W，找到值最小的Wij来确定di的。
2.3 待查节点集 上面说到，我们找到了节点d1到节点dj的x-1次“中转”的最后一次“中转”di，即d1，……，di，dj是一条有向通路。根据此方法进一步再找到节点d1到节点到达di的最后一次“中转”，以此类推直至找到整个通路上的所有节点。
每一次查找之前，与待查节点有直接通路的节点都应加到考察的范围，同时上一次确定的最终通路上的节点也应从待查范围中删除，而加入最终通路的节点集中。
2.4 需要考虑的两种情况 按照上面方法是会找到一条从d1到节点dj的一条有向通路，但是一定是最短路径吗?我们先考虑两个情况：①如果在已经找到一条从d1到节点dj的有向通路的前提下，再重复以上过程再找一条从d1到节点dj的有向通路，那么有可能新找到的通路上的所有权值之和要比之前找到的通路上的权值之和小，在这种情况下，应放弃原来通路。记下新找到的通路把它作为“当前”的最短路径。②如果在查找的过程中，已经确定节点dy是在已找通路上的节点，即存在节点d1到节点dy的通路，也存在节点dy到节点dj的通路，并且dy是上一节点的最近邻接点。但在查找下一步节点d1到节点dy的通路的最后一次“中转”dz的过程中发现：所定通路上节点dy的上一节点通过其他方式到节点dz的长度要比经过节点dy中转到节点dz的长度要短，即通过dy相当于“绕路”。因为根据2.1中所阐述的方法找到的节点dz一定是待查节点中到节点dy路径长度最短的节点。若存在“绕路”现象，那么通过节点dy到其他的未差节点都会“绕路”。因而在这种情况下应该从已经确定的有向通路中把节点dy删除，恢复上一节点为当前节点，重新查找其除dy之外的最后一次“中转”。 2.5 搜索算法 首先根据实际情况建立有向图，并根据有向图建立有向图的邻接矩阵M，以及根据各有向边的权值建立矩阵W。然后根据矩阵乘法求出M2，M3，……Mn。这可以通过循环完成。之后的步骤就是设定待查节点，由于算法是从终点向起点查找的，所以应该先把与终点dj构成直接通路的节点作为待查节点。建立完待查节点集后，首先按照深度优先进行搜索，按照上面所说的递归算法查找第一条有向通路。然后以此条通路为基准，进行广度优先搜索，寻找新的通路，查找过程仍然是采用上述的递归算法，但是要考虑到2.4中的两种情况。需要指出的是：广度优先搜索过程可能是一个反复执行的过程，直至最终找到节点d1到节点dj的最短路径。
3 实例
某物流公司业务员要从v0到地点v2投递货物，路线如图1所示，业务员想在此过程走的路线最短，时间最快。他应该走哪条路线?
由上面有向图建立的邻接矩阵M以及有向边权值矩阵W如图2所示，由于M是一个稀疏矩阵，按照上面方法所述形成的节点数对(0，1)，(0，3)，(1，2)，(3，2)，(3，4)，(4，1)，(4，2)。按照矩阵乘法计算出M2、M3、M4、M5。由它们产生的节点对如下所示：M2(0，2)，(0，4)，(3，1)，(3，2)，(4，2);M3(0，1)，(0，2)，(3，2);M4(0，2)。我们据此可得到该有向图的可达矩阵T的节点对：(0，1)，(0，2)，(0，3)，(0，4)，(1，2)，(3，1)，(3，2)，(3，4)(4，1)，(4，2)。
现在我们求节点v0到v2的最短路径。查看矩阵T可知存在(0，2)的节点对，所以从V0可以到达V2。再按照上述规则以及结合矩阵W，找到M2存在(2，0)节点对，M中存在(1，2)和(0，1)节点对，即M■■= M12* M01， M■■、M12、 M01都不为0。所以找到一条通路即：v0、v1、v2，其路径长为19。
按照上述方法，我们还可以找到通路：v0、v3、v2和v0、v3、v4、v2，但是由于它们的路径长分别为19和20，不产生对通路v0、v1、v2的替换，所以在此不再详述。继续按着上述方法查找通路时会发现：M■■≠0，且存在M■■≠0，M12≠0，继续查找又会发现存在M■■≠0，M41≠0，进一步查找又会发现存在M03≠0，M34≠0，所以最终找到通路：v0、v3、v4、v1、v2，由于其路径长为18，所以按照上述原则对原通路v0、v1、v2进行替换，又由于已查找该有向图中所有通路，所以确定最短路径为v0、v3、v4、v1、v2，由于其路径长为18。
4 结论
本文针对物流配送系统中的投递等事务中路线优化的问题，提出了一种新的对最短路径算法的尝试，采用逆向标号，对待查节点进行优化选取，有效的利用了第一次计算的有用信息，避免重复计算，使得该算法搜索设计上要比以往算法节省时间，对于最短路径问题可以快速求解。虽然增加了邻接矩阵的乘法计算，但由于是稀疏矩阵，不会增加太多的计算量。本算法是具有实际意义的，可以在成本降低方面给出积极、高效的意见和解决方法，从而降低物流中的流通费用。
物流配送管理系统论文文献
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兄弟你这个论文有点难度了。不是随便拉拉就行了。得找专业书籍慢慢找和高人指导了。
我查到点不指导有没有用。
Turbo卷积码(TCC)是3G无线系统中所采用的前向错误校正（FEC）机制的整体部分。然而，Turbo译码器所带来的计算负担非常重，并不太适合采用传统DSP或RISC处理器实现。由于现场可编程逻辑阵列（FPGA）内在的并行结构，FPGA为解决3G基站收发器中所需要的符号速率FEC和其它计算密集的任务提供了一个高性能信号处理平台基础。
Turbo 编码
级联码方案（Concatenated coding schemes）是为了通过结合两个或更多相对简单的分量或构造模块码来获得较高的编码增益。Turbo码认为是对级联码结构的一种改进，其中采用迭代算法对相关的码序列进行译码。Turbo码是通过将两个或更多分量码应用到同一数据序列的不同交织版本上构成的。对于任何传统单分量编码，译码器的最后一级生成的都是硬判决译码数据位。为了使象Turbo码这样的级联码方案工作得更好，译码算法不应被限制为只能在译码器间传递硬判决。为最好地利用每个译码器获得的信息，译码算法必须可以实现软判决交换，而不是采用硬判决。对于采用两个分量码的系统，译码的概念是指将来自一个译码器的软判决输入到另一个译码器的输入，并将此过程重复几次以获得更好的判决，如图1所示 。
3GPP Turbo 编码器
图2为3GPP编码器。
输入数据流输入到RSC1，它为每个输入比特生成一个对等比特（Parity Bit）。输入数据还经过交织后由RSC2处理生成第二个对等比特流。
3GPP标准定义，输入块的长度在40至5114 位之间。编码器生成一个速率为1/3的包括原始输入位和两个对等位的系统码。通过打孔方法可以获得1/2编码速度的编码。递归系统编码器的实现比较直接，然而交织器则不那么简单，要比标准的卷积或块交织器复杂。
一旦将输入数据块长度K 提供给编码器以后，编码器将计算交织矩阵行数R和列数 C，并创建相应的交织数据结构。R 和 C 是数据块长度K的函数。在输入符号被加载到交织矩阵以后，那么将根据一定的顺序进行行间交换和列间交换。交换模式是根据块长度K选择的（即依赖于K）。行和列交换完成后，通过逐列读出交织矩阵数据就可以得到最终的交织序列。在数据读出时需要进行删减操作，以保证在输出中只有正确的输入符号，请注意，交织阵列包含的数据位通常比K个原始输入符号要多 ，因为R C>K。然后，新的序列经过RSC2编码生成第二个对等位流。
实现交织器的一种方法是在存储器中存储完整的交换序列。即，一旦K 给定，即调用一个初始化例程（运行在处理器上的软件例程或利用FPGA中的功能单元）生成相应的交换序列，然后将这一信息存储在存储器中。然而，这一方法需要大量的存储器。利用Virtex -E FPGA 技术提供的 4096位每块的片上存储器，将需要[5114 13/4096]=17个存储器块。
在我们的方法中，采用一个预处理引擎生成一个序列值（存储），这一序列值被存储起来，交织器地址发生器将使用这些序列值。这一硬件单元采用几个小型数据结构（素数表）来计算所需要的序列。这一准备过程需要的时钟周期数与信息块的长度成比例。例如，对于K=40的块需要280时钟周期，而对于最大块长度K=5114，则需要 5290个时钟周期。该过程只需要在块长度变化时进行。地址发生器利用这些更为紧凑的数据结构来实时生成交织地址。
3GPP Turbo 译码器
译码器包括两个MAP（最大后验概率）译码器和几个交织器。Turbo算法的优良的性能源于可以在两个MAP译码器间共享可靠性信息（extrinsic data，外数据，或称先验数据）。
在我们的设计中，MAP译码器采用的是Bahl， Cocke， Jelinek 和 Rajiv (BCJR) 算法。BCJR算法计算每个符号的最大后验对数似然率，并且是一种真正的软判决算法。考虑到数据是以块的形式传输的，因此可以在时间维中前向或反向搜索一个符号序列。对于任一序列，其出现概率都是单独符号出现概率的乘积。由于问题是线性的，因此序列概述可以利用概率的对数和来代替。
为了与一般文献中的习惯一致，我们将译码迭代的前向和反向状态概率分别利用 和 来表示。通常，BCJR算法要求在接收到整个信息后才开始解码。对于实时应用，这一限制可能太严格了。例如，3GPP Turbo译码器将需要大量存储器存储一个5114符号信息块的完全状态结构（state trellis）。对于单片FPGA设计来说，这需要的存储资源太多了。与维特比（Vitebi）算法类似，我们可以先从全零向量 O和数据{yk}（k 从 n 到 n-L） 开始反向迭代。L次反向迭代可获得非常好的 n-L近似值。只要L选择合适，最终的状态标志（state metric）就是正确的。可以利用这一性质在信息结束前就开始进行有效的位译码。
L 被称为收敛长度。其典型值大约是译码器约束长度的数倍（通常为5至10倍），并随着信噪比的降低而增加。
通常，Turbo译码算法将计算所有的 （对整块信息），将这些数值存储起来，然后在反向迭代中与反向状态概率一起用来计算新的外信息（extrinsic information，或称先验信息）。我们的设计中采用了窗口化方法。
译码过程以一个前向迭代开始，计算包含L 个接收符号的块i的 值。同时，对未来（i+1）块进行一个反向迭代（标号 ）。对块i+1的反向迭代结束时，就获得了开始对块i 进行反向迭代所需要的正确的 初始向量。 与此同时对数似然函数（Lall）也在进行。 每一 和 处理过程都需要8个max* 操作 - 每个针对状态结构（tellis）中的8个结点之一。最终的对数似然计算需要14个并行max* 运算符。为了提供可接受的译码速率，在设计中采用了38个max* 功能单元。
从 C描述到FPGA设计
FPGA Turbo 编码译码器设计是利用基于C的设计和验证方法进行的，如图3所示。
算法开发阶段采用具有定点C类型的Art Library 来对定点计算的位真（bit-true）效应进行准确建模。在这一阶段考察了几种可能算法的定点性能。一旦选定正确的量化算法，就可利用A|rtDesignerPro创建一个专用DSP架构。A|rtDesignerPro的一个最强大的功能之一是可以插入和利用专用的数据通道核心（称为专用单元，ASU）。利用这些ASU加速器核心可以使我们处理Turbo译码器算法内在的计算复杂性。
A|rtDesignerPro可自动完成寄存器分配、调度和控制器生成。在Turbo编码译码器设计中， A|rtDesignerr的自动循环合并可获得最佳的；任务调度，MAP译码步骤的内部循环都只有一个周期长。
A|rtDesignerPro生成的最终结果是可综合的寄存器级（RT-level） VHDL或Verilog 描述。基于C的工具流支持FPGA专用功能。例如，可利用BlockRAM自动构造RAM，而寄存器文件也可利用分布式存储器而不是触发器来实现 。
最后，逻辑综合和Xilinx实施工具套件将RTL HDL 转换为 FPGA 配置位流。
FPGA Turbo 编码译码器实现
A|rtDesigner创建的Turbo编码器和译码器核心硬件结构包含许多专用ASU加速器。其中最重要的一个加速器完成max* 操作。max* 运算符根据下式计算两个幂值a 和 b：
max* (a,b)=ln(expc(a)+expc(b))。
如 图4所示， max* 运算是通过选择（a,b）最大值，并应用一个存储在查找表（LUT）中的校正因子近似进行的。这一近似算法非常适合利用Xilinx FPGA 实现，其中LUT是其最终基本构造单元。
结果
Turbo译码算法硬件字长的选择极大地影响总体性能。利用C-to-FPGA设计流程，这一定点分析是完全在C环境中完成的。结果示于图 5。
上图显示出了我们的浮点Turbo译码器算法和对应的定点算法之间的性能差别。仿真是在5114块长度、5次译码迭代和AWGN信道模型情况下进行的。结果清晰明显出性能的损失是非常小的。
我们的Turbo译码器的定点性能做为译码器迭代次数的函数 ，对于1.5 dB SNR，位错率为10-6。
译码器功能的实现非常具有挑战性，我们同时针对Virtex-E和 Virtex-II 器件进行了适配。Virtex-II 器件实施是采用运行在1.85 speedfile数据库上的Xilinx 4.1i 实施工具集完成的。利用XC2V1000BG575-5 FPGA实现的最终设计，达到了66 MHz 的时钟性能，消耗了3,060个逻辑片 和 16个块RAM。对于从40至 5114符号长度的块，采用5次译码迭代循环的情况下，译码器达到了2 至6.5 百万符号每秒（Msym/s）的吞吐量。编码器占用了903个逻辑片、3个块RAM并支持83 MHz时钟频率。对于从40至5114位的块长度，速率可达到9 至20 Msym/s。
能用上就好了，用不上别怪我。对不起哈~祝福你~
计算机专业论文参考文献
参考文献在各个学科、各种类型出版物都有着明确的标注法。以下是我为您整理的计算机专业论文参考文献，希望能提供帮助。
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c语言下标从零开始是个错误，并且 index 也是一个有误导性的名词，它表示的是偏移量，明明应该用 offset。然后 c 的徒子徒孙都学了它，导致现在很多人都误以为下标应该从 0 开始。早期蛮荒时代，很多东西都不科学，算法导论作者致力于与落后文明作斗争，然而却遭到了楼主你的不理解，实乃编程届一大憾事。我再说一遍，C 是结构化的汇编，下标基 0 是受到了 PDP-11 指令集的影响，更老的语言（比如 Fortran）都是基 1 的。另外用 0/非 0 代表 false/true 也是 PDP-11 中 TST 指令和 Z 位的行为。可能是这本书强调算法的求学思想，所以从一更加符合数学的数组规定。但是编程的时候，指针这个东西会经常用到，如果用a(o)作为第一个元素 那么*a+n就等同于a(n) 比较方便算法导论上的这个问题呢，我觉得我比较同意楼上的看法，这个书上面的很多的程序并不是可以敲上去直接运行的，他只是伪代码，思想而已，给人看的，人类的普遍思维是从1开始，那么书页就是从1开始了说编程语言是给机器看而伪代码是给人看的简直是逗大家笑吧...编程语言设计出来就是给人看的....另外从0开始在很多方便都极好....我觉得写多代码都能体会到吧..帮算导洗地：算法导论通篇用的是伪代码 是给人类阅读理解的 不是设计给机器去运行的而绝大多数情况下， index 从 1 开始更符合人类直觉（如果你对这点有异议请参考的答案 ）但少数情况下， index 从 0 开始更符合人类直觉。例如书中 hashing 还有 FFT 那块内容， index 是从 0 开始的。其实写几天 Pascal 你就适应啦。。
三年级数学小论文写法要点如下：
1、科学选择题目：写作小论文的第一步，就是要确定研究的对象，考虑研究什么问题，选择好题目就等于完成小论文的一半，可见小论文选题的重要性；
2、全面搜集材料：搜集材料有多种途径，可到图书馆查阅资料，或搞实地调查，采访，或上网搜寻所需材料，应注意材料的准确性；
3、准确提炼观点：提炼观点就是对材料进行分析，比较，概括后提出自己的看法；
4、理安排结构：安排结构应当针对不同类型的专题小论文灵活掌握；
5、精心起草修改：起草修改，按照提纲写出初稿并修改，不仅是细致的语言表达工作，而且是研究深入化和思维周密化的过程，要力求准确和严密。
