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我对 Reed-Solomon 检测功能的分析感兴趣（仅检测，当无法校正时），特别是对于 RS(10,8)，符号 8 位，码字中总共 10 个符号，其中8个用于数据，2个用于ECC。在这种情况下，Reed-Solomon 码应该能够纠正 1 个具有多个错误的符号，但是在文献中我没有找到关于错误检测能力（没有纠正）的太多信息，例如 2 个不同符号中的 2 个错误RS应该能够检测到但不正确。

我想在 Python 中做一些 Montecarlo 分析，我为 Reed-Solomon 找到了这个包： https ://pypi.org/project/unireedsolomon/

python 包允许我创建 RS 代码，注入错误并进行更正解码，但它似乎不提供检测功能，我尝试在两个不同的符号中注入 2 个错误，我得到一个错误更正，我相信在在这种情况下，Reed-Solomon 应该能够报告无法纠正的错误。unireedsolomon 包好像没有实现这样的检测能力，或者我错了。你知道unireedsolomon包中是否存在这种能力吗？

或者您对我如何使用不同的 python 包运行这种仅检测分析有什么建议？或者任何关于 Reed-Solomon 代码中检测的评论也会很有用。谢谢

我是纠错码 (ECC) 的新手。以 Reed-Solomon 码 (RS(n,k)) 为例，它将 k 个符号编码为 n 个具有 nk 个奇偶校验符号的符号，它可以纠正 (nk)/2 个错误符号。

我想知道RS(n,k) 是否有设计或实现，n 为 600，k 为 400？这意味着它可以纠正大约 100 个错误符号。如果不可能，有什么限制？如果可能的话，大数据的时间成本是多少，尤其是解码，因为它比编码更复杂。

我查了几篇文献。虽然 n=544 是可能的，但是目前的解决方案只支持 RS(544,514)，这意味着纠错能力只有 (544-514)/2=15。

我知道解码中最难的部分是求解关键方程。但我不知道如何估计解码的时间成本。

谢谢！

我需要在 32 位的 8 位消息上实现 ECC 算法，以便与 (32, 8) 一起使用，对于 ECC 来说是新手和里德所罗门。鉴于我需要我的消息平均能够适应 4-8 次随机位翻转，因此我忽略了 Hammings 并研究了 Reed，但是，在将其应用于我的问题之后，我意识到它也不适合我的用例，因为虽然整个符号（8位）可以翻转，因为我的错误倾向于分散（平均），它通常只能修复一个错误......

因此，最后我只是满足于我的第一直觉，就是像这样复制数据：

这样，通过从编码消息中获取每个实际位上最突出的位，每个位都可以恢复到 1 个错误（所有位为 8 个），并且每个位都可以受到两次位翻转，同时仍然检测到有错误（即也可用于我的用例，例如：input 45: return [45, 173]仍然有用）。

那么我的问题是是否有更好的方法，虽然我很确定有，但我不确定从这里去哪里。

通过“更好的方法”，我的意思是在 (32, 8) 比率下对更多错误具有弹性。

我相信只要 $t<n/3$ 就可以使用 Berlekamp Welch 算法使用 Shamir Secret Share 正确构造秘密。我们如何使用快速傅里叶变换加速 BW 算法的实现？

所以，我正在尝试在 excel 中制作 DataMatrix 条码，但遇到了麻烦。这应该读作 [FNC1] 010003592671025417220331100155BAG

但事实并非如此。将其与此处的条形码进行比较：https ://barcode.tec-it.com/en/DataMatrix?data=%5CF010003592671025417220331100155BAG

我有正确的消息位和填充，但 Reed-Solomon 代码字不匹配。我对照这个网站验证了我的数学：https ://repo.progsbase.com/repoviewer/no.inductive.libraries/ReedSolomon/latest///ComputeReadSolomonCodes/online/

任何想法我做错了什么？谁能指导我解释如何手动得出正确的 Reed-Solomon 结果？

我的数据：

232 131 130 133 189 156 20132 184 147 152 133 133 161 140 131 185 67 66 72 129 223 118 105 78 55 162 108 78 78 68 68 83 223 223 223 218 160 13910 139 190 190 190 190 33 114 0 106

工作条码数据：

232 131 130 133 189 156 201 132 184 147 152 133 161 140 131 185 67 66 72 129 223 118 226 84 3 131 93 3 162 119 52 35111 19506 19 113 1956 19