多波束形成原理及其算法

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代码及报告都有[问题描述]　　已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。[基本要求]　　1. 初始化：从键盘读入n个字符，以及它们的权值，建立Huffman树。（具体算法可参见教材P147的算法6.12）　　2. 编码：根据建立的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。对给定的待编码字符序列进行编码。[选作内容]　　１. 译码：利用已经建立好的Huffman树，对上面的编码结果译码。译码的过程是分解电文中的字符串，从根结点出发，按字符’0’和’1’确定找左孩子或右孩子，直至叶结点，便求得该子串相应的字符。　4. 打印 Huffman树。［测试数据］

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相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。　　系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符）

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