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Matlab_MPEG_1_2_7
这是一个包含对MPEG视频各种变换处理的Matlab程序包，对做视频处理的同学会有帮助。(err)
- 2008-06-11 09:34:02下载
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DS4
设电文字符集D及各字符出现的概率F如下：
D={a，b，c，d，e，f，g，h}（字符数n=8）
F={5，29，7，8，14，23，3，11}( )
编写完成下列功能的程序：
①构造关于F的Huffman树；
②求出并打印D总各字符的Huffman编码。
程序结构： 类型说明；
构造Huffman树的函数：Huffman_tree(H[m+1])；
求Huffman编码的函数：Huffman_code(code[n+1])；
main()
{ 变量说明；
输入字符集D及频率F；
调用Huffman_tree(H)；
调用Huffman_code(code)；
打印编码；
Y 继续？
N
停止
}
- 2015-06-06 16:41:33下载
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mmse
低复杂度下基于mmse的turbo均衡，降低了算法的计算复杂度(Low Complexity MMSE-based balance of the turbo, reducing the algorithm computational complexity)
- 2021-03-24 08:39:15下载
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MATLAB-CALIC
Contect based adaptive lossless image compression
- 2012-03-21 20:30:38下载
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tiexinyingxiangfenliang
该程序用来计算变压器互感，相关参数计算一定正确(The procedure used to calculate the mutual inductance of transformer, the relevant parameters must correct)
- 2021-03-11 15:39:26下载
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w_ipp-sample-data
w_ipp-sample-data-compression，Intel，IPP函数库，文件数据快速压缩解压缩工具包。可以进行数据加密解密告诉处理( W_ipp-sample-data-compression, Intel, IPP library, file compression and decompression tool for fast data packet. You can tell the encryption and decryption of data processing)
- 2011-10-07 19:43:38下载
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Jpeg_code_decode
MATLAB图像压缩JPEG编解码算法,多种参数对比，代码详细实现JPEG编解码标准算法(MATLAB codec JPEG image compression algorithm, multi-parameter comparison, the code in detail to achieve the standard JPEG codec algorithm)
- 2008-06-10 20:52:40下载
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01
说明： 规划不放过该法规和法规的规定国的风格的风格的风格地方鬼地方法国风格和法规和法国(发广告部分)
- 2009-11-22 19:20:47下载
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css_code
关于压缩感知的一些代码，对初学者有很大的帮助，是一篇文献的仿真(some python code about comprehenssed sensing)
- 2014-01-14 13:28:43下载
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A-REMARK-ON-COMPRESSED-SENSING
说明： 一篇关于压缩感知的经典文章，压缩感知（Compressed sensing，简称CS，也称为Compressive sampling)理论异于近代奈奎斯特采样定理，它指出：利用随机观测矩阵可以把一个稀疏或可压缩的高维信号投影到低维空间上，然后再利用这些少量的投影通过解一个优化问题就可以以高概率重构原始稀疏信号，并且证明了这样的随机投影包含了原始稀疏信号的足够信息。(A classic article on compressed sensing, compressive sensing (Compressed sensing, referred to as CS, also known as Compressive sampling) different from the modern theory of the Nyquist sampling theorem, which states: the use of a random measurement matrix can be sparse or compressible high-dimensional signal projected to low dimensional space, and then use a small amount of projection by solving an optimization problem to be sparse with high probability to reconstruct the original signal, and prove that random projection of the original sparse signal contains enough information.)
- 2011-04-10 08:29:58下载
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