摘要：本文介绍了传统的压缩标准及最新的编解码技术。 关键词：视频压缩；H.263；M- JPEG；MPEG- 1；MPEG- 2；MPEG- 4；Real Video；WMT；QuickTime
上传时间： 2014-01-16
上传用户：凤临西北
一个圆周卷积的代码~调用形式为y=juanji(h,x1,M) 其中，h和x1为输入，h为滤波器系数，x1为输入采样信号，输出为y,M为输入信号x1的长度。
上传时间： 2017-06-16
上传用户：yzhl1988
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上传时间： 2013-12-25
上传用户：songrui
将一个m文件转成c /cpp文件并在VC中进行编译。这种方法有个烦人的地方，每次你都需要把matlab生成的一 大堆c和h文件考到vc中，比如我读入一副图片先做膨胀，再腐蚀，再进行小波变换，最后 显示。这样一个程序会生成大概150多个文件，每次都要拷贝这些文件很不方便。我试着用 了另外一种方法，可以简化这些工作。那就是不生成cpp文件交给VC去编译，而是直接在m atlab中生成一个dll交给VC去链接即可。这样无论matlab生成多少文件，都只需要拷贝三 个文件即可。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：aa17807091
Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f（）--Sgn（） θi—神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。
上传时间： 2015-03-16
上传用户：JasonC
假近邻法(False Nearest Neighbor, FNN)计算嵌入维的Matlab程序 文件夹说明： Main_FNN.m - 程序主函数，直接运行此文件即可 LorenzData.dll - 产生Lorenz时间序列 PhaSpaRecon.m - 相空间重构 fnn_luzhenbo.dll - 假近邻计算主函数 SearchNN.dll - 近邻点搜索 buffer_SearchNN_1.dll - 近邻点搜索缓存1 buffer_SearchNN_2.dll - 近邻点搜索缓存2 参考文献： M.B.Kennel, R.Brown, H.D.I.Abarbanel. Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction[J]. Phys. Rev. A 1992,45:3403.
标签： Main_FNN Neighbor Nearest Matlab
上传时间： 2013-12-10
上传用户：songnanhua
考察例1 4 - 8中的1 4个点。A中的最近点对为(b,h)，其距离约为0 . 3 1 6。B中最近点对为 (f, j)，其距离为0 . 3，因此= 0 . 3。当考察 是否存在第三类点时，除d, g, i, l, m 以外 的点均被淘汰，因为它们距分割线x= 1的 距离≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比较区中没有点，只需考察i 即可。i 的比较区中仅含点l。计算i 和l 的距离，发现它小于，因此(i, l) 是最近
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上传时间： 2013-12-03
上传用户：66666
邻接矩阵类的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h，因此从这个类开始。程序1 2 - 1给出了类的描述。程 序中，先用程序1 - 1 3中函数Make2DArray 为二组数组a 分配空间，然后对数组a 初始化，以描述 一个n 顶点、没有边的图的邻接矩阵，其复杂性为( n2 )。该代码没有捕获可能由M a k e 2 D A r r a y 引发的异常。在析构函数中调用了程序1 - 1 4中的二维数组释放函数D e l e t e 2 D
标签： 矩阵
上传时间： 2013-12-21
上传用户：lanjisu111
利用函数MadHG生成规则LDPC码的校验矩阵H，其行重为6,列重为3,行数为列数一半(行数越大越好)，H中任意两列没有围长为4的圈，并得到H对应的生成矩阵G，可以保证mod(G*H ,2)=0。使用方法为:[H,G] = MadHG(m,n,x),x= 1(得到的G左半部分为单位阵) or 2(G右半部分为单位阵),
上传时间： 2013-12-06
上传用户：xiaohuanhuan
利用函数MadHG生成规则LDPC码的校验矩阵H，其行重为6,列重为3,行数为列数一半(行数越大越好)，H中任意两列没有围长为4的圈，并得到H对应的生成矩阵G，可以保证mod(G*H ,2)=0。使用方法为:[H,G] = MadHG(m,n,x),x= 1(得到的G左半部分为单位阵) or 2(G右半部分为单位阵),
上传时间： 2015-10-12
上传用户：hustfanenze
