Soft-decision decoder: differenze tra le versioni

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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 ccommunications

|edizione= 4th

|anno= 2001

|editore= McGraw Hill

|isbn = 0-07-118183-0

|pp= 457–460}}</ref>

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

[[Categoria:Teoria dell'informazione]]