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用MATLAB编写的算术编码。

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简介：
算法1）首先，程序接收一个字符串以及一个数组作为输入，该字符串包含出现的信源符号，数组则定义了每个符号的概率分布，以及需要进行编码的符号序列。具体而言，字符串中名为“sym”的变量代表信源符号，而“p”变量则存储了每个符号发生的概率。此外，“seq”变量用于指定要进行编码的符号序列。2）随后，系统初始化各个字符对应的区间：a区间位于[0, 0.1)，b区间位于[0.1, 0.3)，c区间位于[0.3, 0.6)，d区间则位于[0.6, 1.0）。3）为了确定这些区间的边界，程序采用以下公式进行计算：Li+1 = Li + rangei * r_L 和 Hi+1 = Li + rangei * r_H。

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  • 用MATLAB编写的RANSAC算法代码
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    这段简介介绍了一个使用MATLAB编程实现的RANSAC（随机抽样一致性）算法的代码。该工具箱适用于需要处理数据中有大量异常值的情形，在计算机视觉、机器人技术等领域有广泛应用。 用MATLAB编写的RANSAC算法可以用于消除误匹配，从而提高匹配质量。
     
  • 用MATLAB编写的优化算法代码
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    这段简介可以描述为：“用MATLAB编写的优化算法代码”是一系列旨在解决复杂问题并提高效率和性能的源代码集合。这些代码适用于各种领域，包括工程、科学计算等，并且可以通过调整参数来适应具体需求。 MATLAB最优化算法集合 一、无约束一维极值问题 1. 进退法 2. 黄金分割法 3. 斐波那契法 4. 牛顿法 5. 割线法 6. 抛物线法 7. 三次插值法 8. Goldstein 法 9. Wolfe-Powell 法 二、无约束多维极值问题 1. 模式搜索法 2. Rosenbrock 法 3. 单纯形搜索法 4. Powell 法 5. 最速下降法 6. 共轭梯度法 7. 牛顿法 8. 修正牛顿法 9. 拟牛顿法 10.BFGS 法 11.信赖域法 三、约束优化问题 1.Rosen 梯度投影法 2.外点罚函数法 3.内点罚函数法 4.混合罚函数法 5.乘子法 6.坐标轮换法 7复合形法 四、非线性最小二乘优化问题 1.G-N 法 2修正 G-N 法 3.L-M 法 五、线性规划 1单纯形法 2修正单纯形法 六、整数规划 1割平面法 2分支定界法 30-1 规划 七、二次规划 1拉格朗日法 2起作用集算法 3路径跟踪法
     
  • 用MATLAB编写Turbo编码程序
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    本项目介绍如何使用MATLAB开发高效的Turbo编码程序。通过详细代码示例和理论解释，帮助读者掌握Turbo码的设计与实现技巧。 有详细的注释，是我自己写的代码，可以使用，并且对理解Turbo编码非常有意义。
     
  • 算术编码与解码：利用算术编码技术对消息进行编码及解码-MATLAB开发
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  • 用MATLAB编写的JPDA代码
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    这段简介可以这样撰写：“本项目提供了一套基于MATLAB实现的JPDA（Joint Probabilistic Data Association）算法代码。这套代码能够有效地处理多目标跟踪中的数据关联问题，适用于雷达系统、无人机追踪等多个场景。” JPDA利用MATLAB编写的代码对研究多目标跟踪的朋友很有参考价值。
     
  • MATLAB中的算术编码程序
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    本程序实现MATLAB环境下的算术编码算法，适用于数据压缩与信息传输等领域，有效提高数据处理效率和质量。 信源序列长度n=4，信源符号序列为s=[1 1 0 1]，概率分布为p=[0.25 0.75]。算术编码的初始值mc_B =1000。信源熵H为0.8113，码长L为4，编码效率v也为0.8113。
     
  • MATLAB中的算术编码实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现算术编码的具体方法和技术，探讨了其压缩效率和编码精确度。 利用Matlab编写程序实现算术编码：1、 对文件中的符号进行概率统计，并生成编码表；2、 对文件进行压缩编码；3、 对文件进行解压缩，比较原始数据与解压后的数据之间是否有损耗。
     
  • MATLAB中的算术编码源代码
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    这段简介可以这样撰写：“MATLAB中的算术编码源代码”提供了在MATLAB环境下实现算术编码算法的具体代码示例。它适用于数据压缩和信息理论的研究与教学，帮助学习者理解和应用这一高效的数据编码技术。 我用MATLAB编写了一个算术编码的程序，适用于二元信源，并且可以自定义信源序列和码长。
     
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    本文章介绍了在MATLAB环境下如何实现算术编码的编解码过程，详细讲解了算法原理及其实现步骤。 Matlab 算术编码的实现（包括编解码示例）由国外作者 Karl Skretting 编写，内容详尽。
     
  • 用Matlab编写fftn的源代码
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    本项目旨在解析和实现MATLAB中用于计算N维离散傅立叶变换的函数fftn。通过手动编码fftn的核心算法，深入理解其工作原理，并探索优化方法以提高计算效率。 在IT领域，尤其是在信号处理和数字图像处理中，傅里叶变换是一种不可或缺的工具。`fftn`函数在Matlab中被广泛使用，它提供了执行N维傅里叶变换的功能，并能够处理多维数据如图像和多通道信号。本节将深入探讨`fftn`的源代码以及与其相关的文件，帮助你理解其工作原理及其应用。 `fftn`是MATLAB中的内置函数，用于计算数组的N维离散傅里叶变换（NDFT）。这种变换是一种方法，它可以把时域或空间域信号转换为频域表示，并通过计算信号在不同频率下的幅度分布来揭示该信号的频谱特性。由于其支持一至多维的数据变换功能，`fftn`特别适用于处理如图像等多维度数据的频域分析。 提供的压缩包中包含了一些与`fftn`相关的文件，这些可能用于辅助理解和测试此函数的功能： 1. `dspblkbfftscope2.m` 和 `dspblkbfftscope2(1).m`: 这两个文件可能是用来显示或分析傅里叶变换结果的图形用户界面（GUI）或者数据可视化代码。它们可以帮助用户直观地看到变换的效果。 2. `dspblkbfftscope.m` 和 `dspblkfftscope.m`: 类似于上述，这些函数可能用于展示特定信号处理块或算法相关的傅里叶变换结果。 3. `dspblkmagfft2.m` 和 `dspblkmagfft2(1).m`: 该文件涉及二维傅里叶变换的幅度计算。通常使用`magfft`来计算离散傅立叶变换（DFT）的结果模值，这在分析信号强度时非常有用。 4. `dspblkshorttimefft2.m`: 这个名字暗示了短时间傅里叶变换方法的应用——用于观察瞬态频率成分的频谱特性。这种方法通过分段对信号进行快速傅里叶变换（FFT）来实现这一目的。 5. `fftn.m`：这是核心的`fftn`函数源代码，其中包含复数运算、Cooley-Tukey算法等优化技术的具体实现细节。 6. `dspblkifft(1).m` 和 `dspblkifft(2).m`: 逆傅里叶变换（IFFT）的功能在此处实现。与`fftn`相反，这些函数用于将频域表示转换回时域或空间域信号。 通过分析和学习上述文件内容，不仅能够更好地理解`fftn`的工作方式及其在实际应用中的重要性，还能掌握有关信号处理、图像处理及数值计算的基本技巧。这包括如何使用MATLAB进行高效的多维数组操作，并实现快速傅里叶变换的优化方法以及可视化工具的应用来解释和展示变换结果。 对于希望深入研究信号处理、图像处理或数值计算领域的IT专业人士来说，这些都是至关重要的技能。