贝克霍夫ADS解码是一种用于解码线性块码的算法。下面是一个示例代码，用于实现贝克霍夫ADS解码：

import numpy as np

def berlekamp_massey(s):
    n = len(s)
    c = np.zeros(n)
    b = np.zeros(n)
    c[0], b[0] = 1, 1
    l, m, i = 0, -1, 0
    for i in range(n):
        d = s[i]
        for j in range(1, l+1):
            d ^= c[j] & s[i-j]
        if d == 1:
            t = c.copy()
            p = np.zeros(n)
            for j in range(0, n-i+m):
                p[i-m+j] = b[j]
            c = c ^ np.concatenate((np.zeros(i-m), p))
            if l <= i/2:
                l = i + 1 - l
                m = i
                b = t
    return l, c

def berlekamp_decode(codeword, l, c):
    n = len(codeword)
    k = n - l
    message = np.zeros(k)
    error_loc = np.zeros(n)
    error_loc[0] = 1
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            error_loc[j] = error_loc[j+1] ^ codeword[i] * c[i-j]
        error_loc[i] = error_loc[0] ^ codeword[i] * c[0]
    for i in range(k):
        message[i] = codeword[i] ^ error_loc[i]
    return message

# 示例用法
codeword = np.array([1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])  # 编码后的码字
l, c = berlekamp_massey(codeword)  # 使用贝克霍夫-马赛尔算法解码
message = berlekamp_decode(codeword, l, c)  # 解码得到消息
print(message)

上述代码中，berlekamp_massey函数使用贝克霍夫-马赛尔算法来计算线性复杂度l和生成多项式c。berlekamp_decode函数使用生成多项式c来计算错误位置和修正码字，最后得到解码后的消息。

注意，示例中的码字codeword是一个1维的numpy数组。你可以根据需要修改码字的值来进行测试。