1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....同时每个校验和包含很多其他码比特位的时候，存在很多其他码比特对信息计算提供贡献或者帮助。这可以使得外部信息或者对数似然比的估计更加精确，更可以获得好的误码性能，同时译码收敛的速度也可以更快。误差系数影响低信噪比或者高误码率条件下的误码性能。在低信噪比范围内，误差系数越小误码性能越好。本章小结本章先是介绍了线性分组码的些基本知识，接下来就展开，先是讨论了码的基本概念，然后分析了的编码和解码算法以及他们的优缺点。详细讨论了码的行分裂和列分裂的编码方法，以及置率，。然后对每个变量节点和与其相邻的校验节点，设定变量节点传向校验节点的初始消息因为在通信系统中，传输过程通常采用的是二进制数字调制，所以在信道下，调制的码的译码的消息初始化。北京邮电大学硕士学位论文初始化迭代次数最大迭代次数校验节点更新变量节点更新后验概率更新硬判决输出译码结束ˆˆˆ图和积译码算法流程图码字映射为符号，接受符号，各个表示的是高斯随机变量，是统计独立同分布的可以知道是高斯变量，其均值，方差。而调制，信源等概率分布的时候，......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....参考文献，浓缩后污泥含水率本设计采用辐流式浓缩池。进入浓缩池的剩余污泥量，采用个浓缩池，则单池流量沉淀部分有效面积式中沉淀部分有效面积流入浓缩池的剩余污泥浓度，般采用第页固体通量,般采用入流剩余污泥量设计中取沉淀池直径式中沉淀池直径,设计中取浓缩池的容积式中浓缩池的容积浓缩池浓缩时间，般采用设计中取沉淀池有效水深式中沉淀池有效水深浓缩后剩余污泥量式中浓缩后剩余污泥量第页池底高度辐流沉淀池采用中心驱动刮泥机，池底需做成的坡度，刮泥机连续转动将污泥推入污泥斗。池底高度式中池底高度池底坡度，般采用设计中取污泥斗容积式中污泥斗高度污泥斗倾角，为保证排泥顺畅，圆形污泥斗倾角般采用污泥斗上口半径污泥斗底部半径设计中取污泥斗的容积式中污泥斗容积污泥斗高度污泥斗中污泥停留时间第页式中污泥斗容积污泥在污泥斗中的停留时间浓缩池总高度式中浓缩池总高超高，般采用缓冲层高度......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....对所有的节点变量跟与其相临近的校验节点，计算校验节点传向变量节点的消息第三步译码判决前两步完毕之后对所有变量节点计算硬判决消息判定ˆ，如果，否则ˆ。停止迭代计算前述步骤进行完毕则从第步开始继续迭代运算，除非ˆ迭代计算已经最大迭代次数，其中之发生，这时停止运算。算法除此之外，还有另外种表述形式。具体参数和步骤如下比特节点对应的通过接受符号值得到，初始化为。从校验节点传递给比特节点的值。比特节点的后续信息，包括了来自所有相关校验节点的信息，用于每次循环后对整个码字进行硬判决，判断是否得到个有效码字，从而决定是否应该中断译码迭代过程。水平步骤校验节点消息处理对每个和，北京邮电大学硕士学位论文采用和积算法译码，下面提到的这几个重要参数与码的误码性能有关系码的泰纳图的周长或者环的长度分布码的最小距离码的奇偶校验矩阵的列重和行重误差系数即具有最小重量的码字个数......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....此时初始消息是均值为方差是的高斯随机变量。初始消息的概率密度函数为北京邮电大学硕士学位论文迭代处理第步先处理校验节点消息。第次迭代的时候，对于所有的校验节点和与其相邻的变量节点，计算变量节点传向校验节点的消息或者第二步再将变量节点消息处理。对所有的节点变量跟与其相临近的校验节点，计算校验节点传向变量节点的消息第三步译码判决前两步完毕之后对所有变量节点计算硬判决消息判定ˆ，如果，否则ˆ。停止迭代计算前述步骤进行完毕则从第步开始继续迭代运算，除非ˆ迭代计算已经最大迭代次数，其中之发生，这时停止运算。算法除此之外，还有另外种表述形式......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....般采用个污泥斗底边长污泥斗倾角，般采用第页设计中取,污泥斗底为正方形，边长﹥符合要求贮泥池高度式中贮泥池高度超高，般采用贮泥池有效水深污泥斗高度设计中取管道部分每个贮泥池中设的吸泥管根，个贮泥池相互连通，连通管，共设有根进泥管，根来自初沉池，管径，另根来自污泥浓缩池，管径均为。计算图如下第页污泥消化池污泥消化的目的是为了使污泥中的有机物变为稳定的腐息为传输码字映射成输入信号，此时初始消息是均值为方差是的高斯随机变量。初始消息的概率密度函数为北京邮电大学硕士学位论文迭代处理第步先处理校验节点消息。第次迭代的时候，对于所有的校验节点和与其相邻的变量节点......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....般采用浓缩后污泥含水率，般采用溢流堰第页浓缩池溢流出水经过溢流堰进入出水槽，然后汇入出水管排出。出水槽流量为,设出水槽宽，水深，则水流速为溢流堰周长式中溢流堰周长浓缩池直径出水槽宽溢流堰采用单侧三角形出水堰，三角堰顶宽，深，每格沉淀池有三角堰设计中取个。每个三角堰流量式中每个三角堰流量三角堰水深，设计中取三角堰后自由跌落，则出水堰水头损失取辐流浓缩池计算图如下第页溢流管溢流水量，设溢流管管径，管内流速刮泥装置浓缩池采用中心驱动刮泥机，刮泥机底部设有刮泥板，将污泥推入污泥斗。排泥管剩余污泥量，泥量很小，采用污泥管道最小管径。间歇将污泥排入出泥池。贮泥池贮泥池用来贮存来自初沉池和浓缩池的污泥。由于污泥量不大，本设计采用座贮泥池，贮泥池采用竖流沉淀池构造。贮泥池设计进泥量式中每日产生污泥量初沉污泥量第页浓缩后污泥量由前面结果可知每天排泥次，每次排泥量，持续时间每日产生污泥量贮泥池的容积式中贮泥池计算容积每日产生污泥量贮泥时间，般采用贮泥池个数设计中取......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....初始化为。从校验节点传递给比特节点的值。比特节点的后续信息，包括了来自所有相关校验节点的信息，用于每次循环后对整个码字进行硬判决，判断是否得到个有效码字，从而决定是否应该中断译码迭代过程。水平步骤校验节点消息处理对每个和，北京邮电大学硕士学位论文采用和积算法译码，下面提到的这几个重要参数与码的误码性能有关系码的泰纳图的周长或者环的长度分布码的最小距离码的奇偶校验矩阵的列重和行重误差系数即具有最小重量的码字个数，也就是是具有最小重量的码的个数占所有码的个数的比例。周长需要足够大，才能使泰纳图中没有短环，尤其不能存在长为的环。短环会阻止和积算法译码收敛，或者性能不佳但是周长也不能太大。如果码的泰纳图的周长很长，那么其最小码距可能会很差。码的误码性能的误码平台受到码最小距离约束。而最小码距很大时误码平台将会消除，或者至少误码平台会降到很低处才会出现。最小码距较小的码采用和积译码算法进行译码时，般会在较高的误码率处出现误码平台，而且分组误码性能较差。在和积算法译码的每次迭代中就按个码比特位的外部信息或者对数似然比时......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....以及对数似然比的定义，可以化成而算法具体的过程是这样的初始化计算信道传递给变量节点的初始概率似然比消息。然后对每个变量节点和预期的校验节点，设定变量节点传向校验节点的初始消息因为在通信系统中，传输过程通常采用的是二进制数字调制，所以在北京邮电大学硕士学位论文信道下，调制的码的译码的消息初始化。码字映射为符号，接受符号，各个表示的是高斯随机变量，是统计独立同分布的可以知道是高斯变量，其均值，方差。而调制，信源等概率分布的时候，，推导概率公式,由式可推得......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....第次迭代的时候，对于所有的校验节点和与其相邻的变量节点，计算变量节点传向校验节点的消息第二步再将变量节点消息处理。对所有的节点变量跟与其相临近的校验节点，计算校验节点传向变量节点的消息让，其中是校正因子。第三步译码判决前两步完毕之后对所有变量节点计算硬判决消息这当中是校正因子，使得。如果，那么判定ˆ如果，则判定ˆ。停止迭代计算前述步骤进行完毕则从第步开始继续迭代运算，除非ˆ迭代计算已经最大迭代次数，其中之发生，这时停止运算。假如矩阵中不包括循环，那么当迭代次数趋近至无穷时，和收敛于的后验概率当生成的码为好码时，算法尅有检测不正确的码字。置信传播译码算法如果从减少运算量，减少硬件消耗等实际应用的角度考虑，如果概率消息使用似然比表示，那么大量的乘法运算可以转换成加法运算，因而可以减少运算时间。而这种算法也就称之为对数似然比置信传播算法算法......”。