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线性分组码与最小汉明距离的计算（Java实现 原创）

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简介：
本作品为原创项目，使用Java语言实现了线性分组码及其最小汉明距离的计算方法。通过该程序可以深入理解纠错编码中的关键技术。 利用本原多项式的结果计算线性分组码，并求出这组码的最小汉明距离。例如对于一个（7,4）码，若其本原多项式的系数从高次到低次为1011，则产生的编码如下：0001011 00101 100 11 1 010 0 1 1 1 0 10 5...（此处省略部分数据）。这组编码的最小汉明距离为3。

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  • 线性分组码与最小汉明距离的计算（Java实现 原创）
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    本作品为原创项目，使用Java语言实现了线性分组码及其最小汉明距离的计算方法。通过该程序可以深入理解纠错编码中的关键技术。 利用本原多项式的结果计算线性分组码，并求出这组码的最小汉明距离。例如对于一个（7,4）码，若其本原多项式的系数从高次到低次为1011，则产生的编码如下：0001011 00101 100 11 1 010 0 1 1 1 0 10 5...（此处省略部分数据）。这组编码的最小汉明距离为3。
     
  • 汉明距离的Matlab实现-Hamming_Distance: 计算两个数字之间的汉明距离的Matlab代码
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  • 二维最小线段距离的计算：MATLAB实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来计算二维空间中两组点集之间的最小线段距离。文中详细阐述了算法原理及其实现步骤，并提供了具体的代码示例，便于读者理解和应用该方法解决实际问题。 该算法计算两个段之间的最小距离，并且可以处理平行段和空长度段的情况。其灵感来源于 Franz J. Vesely 的相关工作。
     
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    本文介绍了SimHash算法在Java语言中的具体实现方法，并探讨了如何高效地计算SimHash值之间的海明距离。 计算两个文本的相似度可以使用Simhash、分词和海明距离等技术。
     
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    本文章介绍了一种基于Python编程语言实现的数据分析方法——最小最大距离法，用于优化数据间的间距和分类。通过具体算法步骤说明其应用价值。 最小最大距离法（python实现），用于实现样本聚类，并包含数据示例。
     
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    本文章探讨了利用汉明距离来衡量和分析两个序列之间差异性的方法，适用于信息论、密码学及生物信息等多个领域。 汉明距离是指计算两个序列之间的差异数量，在这种情况下是相同长度的字符串、二进制字符串或数组。 安装方式： 可以通过命令行使用 `$ npm install compute-hamming` 来进行安装。 用法示例： ```javascript var hamming = require(compute-hamming); ``` 函数定义如下： hamming(a, b[, 访问器]) 此函数用于计算两个序列之间的汉明距离。这两个序列必须是等长的字符串或数组。 例如： ```javascript var a = this is a string.; var b = thiz iz a string.; var dist = hamming(a, b); // 返回 2 var c = [5, 23, 2, 5, 9]; var d = [3, 21, 2, 5, 14]; dist = hamming(c,d); ```
     
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    本文探讨了利用汉明距离算法来衡量和比较文本之间的相似度，作者张焕炯通过具体案例分析，展示了该方法在信息检索与自然语言处理中的应用价值。 传统的文本分类方法通过计算欧氏空间向量之间的夹角余弦值来衡量相似度，并以此反映文档间的关联性。本段落提出了一个新的方法：首先建立文本集与码字集之间的一一对应关系，然后引入编码理论中的汉明距离概念，利用该公式的特性提出了一种全新的文本相似度计算方式。这种方法相较于传统手段而言，具有简便快捷等优点。
     
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  • Bitcount与按位汉明距离：计算向量中集合位及向量间按位汉明距离-MATLAB开发
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    本文介绍了Bitcount和按位汉明距离的概念，并提供了使用MATLAB进行相关计算的方法，包括求解向量中的集合位数以及计算两个向量之间的按位汉明距离。 此提交包含两个功能：Bitcount - 计算输入数组每一列中设置的位数，并将其类型转换为位向量；Bitwise_hamming - 给定两组位向量（每列是一个位向量），计算这两组之间所有向量对之间的汉明距离。后者依赖前者，但前者也可以独立使用。