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ldpc编码的MATLAB例子，内容相对来说还是比较详细的。值得参考借鉴。

详细讲解了MicroPython有多种不同硬件平台的移植版本，包括STM32F4/F7/L4系列、ESP8266、ESP32、NXP MK20DX256、microchipPIC33、Infineon XMC4700、nRF51822、CC3200、MSP432等，详细的描述了LED、ADC、RTC、PWM、UART、IIC、SPI、SD卡各种外设、底层驱动的编写和各种对应的例程，简单易懂，上手容易。

书目共现分析系统来自中国医科大学医学信息学系。用于处理从书目数据库（如PubMed、SCI、CNKI、万方等）下载下来的文献记录，具体功能包括：抽取其中特定的字段，如作者、期刊名、标题、发表年代、引文等统计相应字段的出现频次按照一定的阈值截取高频条目后，形成共现矩阵和条目-来源文献矩阵（如高频词-论文矩阵）输出高频条目和矩阵所形成的矩阵可以用于进一步的聚类分析和网络分析

【实例简介】此驱动基于ARM920T内核，尝试对通用打印内容进行优化，实时构建打印点阵，不需要点阵缓存。连续打印无需等。GB2312字库读取，连续打印无需等待。实现了字体的单双维缩放。

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传输矩阵法，一般用来研究周期性分层介质中的传输特性。对于分层媒质的微分方程在特定条件下的解，最简单便捷的方式便是使用传输矩阵。传输矩阵法就是用矩阵的形式来描述电磁波在多层介质中的传播情况，在每一层介质中传播过程中的运动规律满足的Maxwell 方程组。

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运用K-means算法进行图像分割,K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的公式公式影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已