templated siso_combined

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diff --git a/gr-trellis/src/lib/trellis_sccc_decoder_combined_XX.cc.t b/gr-trellis/src/lib/trellis_sccc_decoder_combined_XX.cc.t
index c23445e61..f354197dd 100644
--- a/gr-trellis/src/lib/trellis_sccc_decoder_combined_XX.cc.t
+++ b/gr-trellis/src/lib/trellis_sccc_decoder_combined_XX.cc.t
@@ -30,6 +30,8 @@
 #include <gr_io_signature.h>
 #include <assert.h>
 #include <iostream>
+#include "core_algorithms.h"
+
   
 static const float INF = 1.0e9;
 
@@ -73,7 +75,7 @@ trellis_make_@BASE_NAME@ (
 			  gr_make_io_signature (1, 1, sizeof (@I_TYPE@)),
 			  gr_make_io_signature (1, 1, sizeof (@O_TYPE@))),  
   d_FSMo (FSMo), d_STo0 (STo0), d_SToK (SToK),
-  d_FSMi (FSMo), d_STi0 (STi0), d_STiK (STiK),
+  d_FSMi (FSMi), d_STi0 (STi0), d_STiK (STiK),
   d_INTERLEAVER (INTERLEAVER),
   d_blocklength (blocklength),
   d_repetitions (repetitions),
@@ -98,337 +100,8 @@ void
   }
 }
 
-//=======================================
-
-inline float min(float a, float b)
-{
-  return a <= b ? a : b;
-}
-
-inline float min_star(float a, float b)
-{
-  return (a <= b ? a : b)-log(1+exp(a <= b ? a-b : b-a));
-}
-
-
-//=======================================
-
-void siso_outer_algorithm(int I, int S, int O,
-             const std::vector<int> &NS,
-             const std::vector<int> &OS,
-             const std::vector< std::vector<int> > &PS,
-             const std::vector< std::vector<int> > &PI,
-             int K,
-             int S0,int SK,
-             bool POSTI, bool POSTO,
-             float (*p2mymin)(float,float),
-             const float *priori, const float *prioro, float *post,
-             @O_TYPE@ *data
-             )
-{
-  float norm,mm,minm;
-  std::vector<float> alpha(S*(K+1));
-  std::vector<float> beta(S*(K+1));
-
-
-  if(S0<0) { // initial state not specified
-      for(int i=0;i<S;i++) alpha[0*S+i]=0;
-  }
-  else {
-      for(int i=0;i<S;i++) alpha[0*S+i]=INF;
-      alpha[0*S+S0]=0.0;
-  }
-
-  for(int k=0;k<K;k++) { // forward recursion
-      norm=INF;
-      for(int j=0;j<S;j++) {
-          minm=INF;
-          for(unsigned int i=0;i<PS[j].size();i++) {
-              //int i0 = j*I+i;
-              mm=alpha[k*S+PS[j][i]]+priori[k*I+PI[j][i]]+prioro[k*O+OS[PS[j][i]*I+PI[j][i]]];
-              minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-          }
-          alpha[(k+1)*S+j]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int j=0;j<S;j++)
-          alpha[(k+1)*S+j]-=norm; // normalize total metrics so they do not explode
-  }
-
-  if(SK<0) { // final state not specified
-      for(int i=0;i<S;i++) beta[K*S+i]=0;
-  }
-  else {
-      for(int i=0;i<S;i++) beta[K*S+i]=INF;
-      beta[K*S+SK]=0.0;
-  }
-
-  for(int k=K-1;k>=0;k--) { // backward recursion
-      norm=INF;
-      for(int j=0;j<S;j++) {
-          minm=INF;
-          for(int i=0;i<I;i++) {
-              int i0 = j*I+i;
-              mm=beta[(k+1)*S+NS[i0]]+priori[k*I+i]+prioro[k*O+OS[i0]];
-              minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-          }
-          beta[k*S+j]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int j=0;j<S;j++)
-          beta[k*S+j]-=norm; // normalize total metrics so they do not explode
-  }
-
-if (POSTI && POSTO)
-{
-  for(int k=0;k<K;k++) { // input combining
-      norm=INF;
-      for(int i=0;i<I;i++) {
-          minm=INF;
-          for(int j=0;j<S;j++) {
-              mm=alpha[k*S+j]+prioro[k*O+OS[j*I+i]]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]];
-              minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-          }
-          post[k*(I+O)+i]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int i=0;i<I;i++)
-          post[k*(I+O)+i]-=norm; // normalize metrics
-  }
-
-
-  for(int k=0;k<K;k++) { // output combining
-      norm=INF;
-      for(int n=0;n<O;n++) {
-          minm=INF;
-          for(int j=0;j<S;j++) {
-              for(int i=0;i<I;i++) {
-                  mm= (n==OS[j*I+i] ? alpha[k*S+j]+priori[k*I+i]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]] : INF);
-                  minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-              }
-          }
-          post[k*(I+O)+I+n]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int n=0;n<O;n++)
-          post[k*(I+O)+I+n]-=norm; // normalize metrics
-  }
-}
-else if(POSTI)
-{
-  for(int k=0;k<K;k++) { // input combining
-      norm=INF;
-      for(int i=0;i<I;i++) {
-          minm=INF;
-          for(int j=0;j<S;j++) {
-              mm=alpha[k*S+j]+prioro[k*O+OS[j*I+i]]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]];
-              minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-          }
-          post[k*I+i]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int i=0;i<I;i++)
-          post[k*I+i]-=norm; // normalize metrics
-  }
-}
-else if(POSTO)
-{
-  for(int k=0;k<K;k++) { // output combining
-      norm=INF;
-      for(int n=0;n<O;n++) {
-          minm=INF;
-          for(int j=0;j<S;j++) {
-              for(int i=0;i<I;i++) {
-                  mm= (n==OS[j*I+i] ? alpha[k*S+j]+priori[k*I+i]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]] : INF);
-                  minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-              }
-          }
-          post[k*O+n]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int n=0;n<O;n++)
-          post[k*O+n]-=norm; // normalize metrics
-  }
-}
-else
-    throw std::runtime_error ("Not both POSTI and POSTO can be false.");
-
-}
-
-//==================================
-
-void siso_inner_algorithm_combined(int I, int S, int O,
-             const std::vector<int> &NS,
-             const std::vector<int> &OS,
-             const std::vector< std::vector<int> > &PS,
-             const std::vector< std::vector<int> > &PI,
-             int K,
-             int S0,int SK,
-             bool POSTI, bool POSTO,
-             float (*p2mymin)(float,float),
-             int D,
-             const std::vector<@I_TYPE@> &TABLE,
-             trellis_metric_type_t TYPE,
-             const float *priori, const @I_TYPE@ *observations, float *post
-             )
-{
-  float norm,mm,minm;
-  std::vector<float> alpha(S*(K+1));
-  std::vector<float> beta(S*(K+1));
-  float *prioro = new float[O*K];
-
-
-  if(S0<0) { // initial state not specified
-      for(int i=0;i<S;i++) alpha[0*S+i]=0;
-  }
-  else {
-      for(int i=0;i<S;i++) alpha[0*S+i]=INF;
-      alpha[0*S+S0]=0.0;
-  }
-
-  for(int k=0;k<K;k++) { // forward recursion
-      calc_metric(O, D, TABLE, &(observations[k*D]), &(prioro[k*O]),TYPE); // calc metrics
-      norm=INF;
-      for(int j=0;j<S;j++) {
-          minm=INF;
-          for(unsigned int i=0;i<PS[j].size();i++) {
-              //int i0 = j*I+i;
-              mm=alpha[k*S+PS[j][i]]+priori[k*I+PI[j][i]]+prioro[k*O+OS[PS[j][i]*I+PI[j][i]]];
-              minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-          }
-          alpha[(k+1)*S+j]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int j=0;j<S;j++)
-          alpha[(k+1)*S+j]-=norm; // normalize total metrics so they do not explode
-  }
-
-  if(SK<0) { // final state not specified
-      for(int i=0;i<S;i++) beta[K*S+i]=0;
-  }
-  else {
-      for(int i=0;i<S;i++) beta[K*S+i]=INF;
-      beta[K*S+SK]=0.0;
-  }
-
-  for(int k=K-1;k>=0;k--) { // backward recursion
-      norm=INF;
-      for(int j=0;j<S;j++) {
-          minm=INF;
-          for(int i=0;i<I;i++) {
-              int i0 = j*I+i;
-              mm=beta[(k+1)*S+NS[i0]]+priori[k*I+i]+prioro[k*O+OS[i0]];
-              minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-          }
-          beta[k*S+j]=minm;
-          if(minm<norm) norm=minm;
-      }
-      for(int j=0;j<S;j++)
-          beta[k*S+j]-=norm; // normalize total metrics so they do not explode
-  }
-
-
-  if (POSTI && POSTO)
-  {
-    for(int k=0;k<K;k++) { // input combining
-        norm=INF;
-        for(int i=0;i<I;i++) {
-            minm=INF;
-            for(int j=0;j<S;j++) {
-                mm=alpha[k*S+j]+prioro[k*O+OS[j*I+i]]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]];
-                minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-            }
-            post[k*(I+O)+i]=minm;
-            if(minm<norm) norm=minm;
-        }
-        for(int i=0;i<I;i++)
-            post[k*(I+O)+i]-=norm; // normalize metrics
-    }
-
-
-    for(int k=0;k<K;k++) { // output combining
-        norm=INF;
-        for(int n=0;n<O;n++) {
-            minm=INF;
-            for(int j=0;j<S;j++) {
-                for(int i=0;i<I;i++) {
-                    mm= (n==OS[j*I+i] ? alpha[k*S+j]+priori[k*I+i]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]] : INF);
-                    minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-                }
-            }
-            post[k*(I+O)+I+n]=minm;
-            if(minm<norm) norm=minm;
-        }
-        for(int n=0;n<O;n++)
-            post[k*(I+O)+I+n]-=norm; // normalize metrics
-    }
-  }
-  else if(POSTI)
-  {
-    for(int k=0;k<K;k++) { // input combining
-        norm=INF;
-        for(int i=0;i<I;i++) {
-            minm=INF;
-            for(int j=0;j<S;j++) {
-                mm=alpha[k*S+j]+prioro[k*O+OS[j*I+i]]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]];
-                minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-            }
-            post[k*I+i]=minm;
-            if(minm<norm) norm=minm;
-        }
-        for(int i=0;i<I;i++)
-            post[k*I+i]-=norm; // normalize metrics
-    }
-  }
-  else if(POSTO)
-  {
-    for(int k=0;k<K;k++) { // output combining
-        norm=INF;
-        for(int n=0;n<O;n++) {
-            minm=INF;
-            for(int j=0;j<S;j++) {
-                for(int i=0;i<I;i++) {
-                    mm= (n==OS[j*I+i] ? alpha[k*S+j]+priori[k*I+i]+beta[(k+1)*S+NS[j*I+i]] : INF);
-                    minm=(*p2mymin)(minm,mm);
-                }
-            }
-            post[k*O+n]=minm;
-            if(minm<norm) norm=minm;
-        }
-        for(int n=0;n<O;n++)
-            post[k*O+n]-=norm; // normalize metrics
-    }
-  }
-  else
-    throw std::runtime_error ("Not both POSTI and POSTO can be false.");
-
-  delete [] prioro;
-
-}
-
-
-//==========================================================
-
-
-void sccc_decoder_combined(
-      const fsm &FSMo, int STo0, int SToK,
-      const fsm &FSMi, int STi0, int STiK,
-      const interleaver &INTERLEAVER, int blocklength, int repetitions,
-      float (*p2mymin)(float,float), 
-      int D, const std::vector<@I_TYPE@> &TABLE, 
-      trellis_metric_type_t METRIC_TYPE,
-      const @I_TYPE@ *observations, @O_TYPE@ *data
-    )
-{
-
-
-
-
-}
-
 
 
-      //d_FSMo.I(),d_FSMo.S(),d_FSMo.O(),d_FSMo.NS(),d_FSMo.OS(),d_FSMo.PS(),d_FSMo.PI(),
 //===========================================================
 
 int