Soft-decision decoder: differenze tra le versioni

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{{S|teorie dell'informatica}}

In [[teoria dell'informazione]], un '''soft-decision decoder''' (decodificatore a ''decisione morbida'') è un tipo di metodo di decodifica o classe di algoritmo utilizzata per decodificare i dati che sono stati codificati con un codice di correzione degli errori. Mentre un decodificatore [[Forward error correction|hard-decision decoder]] opera su dati che assumono un insieme fisso di valori possibili (tipicamente 0 o 1 in un codice binario), gli ingressi di un decodificatore a decodifica ''soft'' possono assumere l'intero intervallo di valori intermedi, intesi come valori probabilistici di prossimità ai valori possibili. Questa informazione extra indica l'affidabilità di ciascun punto di dati di input e viene utilizzata per formare stime migliori dei dati originali. Pertanto, un decodificatore a ''decisione morbida'' generalmente funzionerà meglio in presenza di dati corrotti rispetto alla sua controparte hard-decision.<ref>{{Cita libro|cognome= Proakis|nome= John|titolo= Digital communications|edizione= 4th|anno= 2001|editore= McGraw Hill|isbn=0-07-118183-0|pp= 457-460}}</ref>

|nome= John

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I decoder Soft-decision sono usati spesso nei [[Viterbi decoder]] e nei [[turbo codici]].

== Note ==

<references/>

{{portale|informatica}}

[[Categoria:Teoria dell'informazione]]