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【实例简介】综合实验： 1. 问题描述 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。 2. 基本要求 一个完整的系统应具有以下功能： (1) I：初始化（Initialization）。从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。 (2) E：编码（Encoding）。利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。 (3) D：译码（Decoding）。利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件Textfile中。 (4) P：印代码文件（Print）。将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。 (5) T：印哈夫曼树（Tree printing）。将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint 中。 3. 测试数据 用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树，并实现以下报文的编码和译码：“THIS PROGRAME IS MY FAVORITE”。 字符 A B C D E F G H I J K L M 频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1

matlab 手动搭建一个单隐层神经网络用于识别手写数字，实现:标准化数据集，计算损失函数，梯度下降法，反向传播，加深对神经网络的理解。

【实例简介】本工程支持runtime v100 sdk for iOS ，加载天地图工程

预报误差法参数辨识-松弛算法(原理及matlab算例)，方崇智，过程辨识，清华大学出版社。单输入单输出情况见http://download.csdn.net/source/1808608

Qt通过串口读单片机温度数据画动态波形曲线

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【实例简介】本压缩包包含了MIPI DSI Specification_v1-3、MIPI_D-PHY_specification_v1-2、MIPI_CSI-2_specification_v1-3等常用的协议

此程序为在多径衰落信道下OFDM系统的抗噪声性能。 其中包括cyclic prefix的插入；多径信道的模拟， 以及用pilot进行信道估计。除此以外 还包括仿真波形，SNR曲线等等。（以及本人的实验报告）.