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Adaptive Huffman Encoding and Decoding: An Adaptive Approach to Huffman Coding...

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简介：
本文介绍了一种自适应霍夫曼编码与解码方法，能够动态调整编码树，适用于数据统计特性变化的应用场景，提高数据压缩效率。 自适应霍夫曼编码适用于8位或16位无符号整数的一维数组。

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  • Adaptive Huffman Encoding and Decoding: An Adaptive Approach to Huffman Coding...
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    本文介绍了一种自适应霍夫曼编码与解码方法，能够动态调整编码树，适用于数据统计特性变化的应用场景，提高数据压缩效率。 自适应霍夫曼编码适用于8位或16位无符号整数的一维数组。
     
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    本书《自适应控制设计与分析：一种道的方法》融合了东方哲学思想和现代控制理论，探讨如何采用灵活、动态的方式进行控制系统的设计与优化。 Tao Adaptive Control Design and Analysis 自适应控制器设计与分析
     
  • Principles, Algorithms, and an Approach to Automatic Modulation Classification...
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    本文探讨了自动调制识别原理与算法，并提出了一种新的分类方法。通过理论分析和实验验证，展示了该方法的有效性和优越性。 Automatic Modulation Classification Principles, Algorithms and Applications by AMC Automatic Modulation Classification Wiley.
     
  • 自适应霍夫曼编码的Java实现：Adaptive-Huffman
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    Adaptive-Huffman项目提供了一个用Java编写的自适应霍夫曼编码器和解码器。该项目实现了对输入数据流的有效压缩与解压，特别适用于文本文件等场景下的高效数据处理。 自适应霍夫曼编码使用Vitter算法在Java中实现。要运行编码器，请执行以下步骤： 1. 使用`javac`编译代码。 2. 运行命令：`java adaptiveHuffman.encoder.Encoder InputFile OutputFile` 其中，`InputFile`是要压缩的文本或其他文件，而 `OutputFile` 是将压缩后的数据写入的位置。 要运行解码器，请执行以下步骤： 1. 使用上述相同的编译方法。 2. 运行命令：`java adaptiveHuffman.decoder.Decoder InputFile OutputFile` 其中，`InputFile`是经过编码的中间文件，而 `OutputFile` 是将未压缩的数据写入的位置。
     
  • 哈夫曼编码的Matlab实现：Huffman-Encoding-Decoding-编码与解码示例
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    本项目提供了用MATLAB语言编写的哈夫曼编码及解码功能，包括生成哈夫曼树和压缩解压文件的实例演示。适合初学者学习哈夫曼编码原理及其应用。 哈夫曼编码的MATLAB代码用于霍夫曼编码解码。这是阿尔伯塔大学CMPUT307课程实验1的一部分内容，提供了在MATLAB中如何进行霍夫曼代码编码和解码的示例代码。助教为CMPUT299课程提供了一部分相关代码。
     
  • 哈夫曼编码:Huffman Coding
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    哈夫曼编码是一种高效的数据压缩算法，通过为字符集中的每个字符分配不同长度的二进制代码来减少文件大小，尤其适用于频繁出现的数据。 哈夫曼编码是一种高效的数据压缩算法，在1952年由大卫·哈夫曼提出，并以他的名字命名。该方法利用“最小带权路径长度”的原则来构建一棵特殊的二叉树（即哈夫曼树），从而实现对原始数据的无损压缩。 这种编码特别适合频率分布不均匀的情况，对于频繁出现的数据项分配较短的编码，而较少使用的则分配较长的编码。其主要步骤包括： 1. **构建哈夫曼树**： - 首先将每个字符视为一个节点，并创建带有该字符频率信息的二叉树节点（称为叶子节点）。 - 使用最小堆实现优先队列，按照频率从小到大排列这些节点。 - 每次从队列中取出两个频率最低的节点合并成一个新的内部节点。新节点的频率是这两个子节点之和，并将该新的内部节点重新插入队列中。 - 重复上述过程直至只剩下一颗树（即只剩下一个根结点），这棵树就是哈夫曼编码所需的哈夫曼树。 2. **生成哈夫曼编码**： - 根据从根到叶子的路径，左分支代表0而右分支则为1。这样便可以唯一确定每个字符对应的二进制码。 解码过程相对简单：根据收到的数据流中的每一个“0”或“1”，决定沿着树向左还是向右移动直至到达一个叶节点（即原始数据的一个单元）。哈夫曼编码在文本压缩中被广泛应用，例如ZIP、GIF和JPEG等格式的文件就采用了类似的技术。 虽然这种方法在效率上表现出色且能保证无损性，但对于频率分布均匀的数据来说可能不如其他方法有效。此外，在实际应用时还需要额外存储每个字符对应的码值以供解压使用。尽管如此，哈夫曼编码依然是数据压缩领域中的一个重要工具，并为研究者提供了宝贵的理论基础和实践指导价值。
     
  • Context-Adaptive, Lossless Image Coding Based on Context
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    本研究提出了一种基于上下文的无损图像编码方法，通过自适应调整编码策略来提高压缩效率和解压质量。 Context-Based, Adaptive, Lossless Image Coding (CALIC) 是一种用于无损图像编码的技术，它能够根据上下文自适应地调整编码策略以实现高效的压缩效果。
     
  • Adaptive Channel Equalization Using the NLMS Algorithm: An Adaptive Linear Equalizer in Two Modes...
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    本文提出了一种基于NLMS算法自适应信道均衡技术的线性等化器，在两种模式下实现信道噪声的有效抑制和信号质量提升。 我们考虑一个信道：C(z)=0.5 + 1.2z^-1 + 1.5z^-2 + z^-3，并根据“READ ME”文件中描述的均衡器结构进行操作；信号{s(i)}通过该信道传输，但在传输过程中被加性复值白噪声{v(i)}干扰。接收端生成的信号{u(i)}由FIR处理均衡器利用估计值{s(i-Δ)}来计算，这些估计值随后输入决策设备中。均衡器有两种操作模式：一种是训练模式，在此期间使用延迟版的输入序列作为参考序列；另一种是基于决策导向的操作模式，在这种情况下，决策设备输出替代为参考序列。 信号源选自QAM星座图中的符号{s(i)}。编写一个程序以实现以下功能： 1. 使用来自QPSK星座的500个符号来训练自适应滤波器。 2. 接下来使用64-QAM星座中来的5000个符号进行决策导向操作。 噪声方差的选择应使信噪比（SNR）在输入端达到30dB。延迟参数Δ设为15，均衡器长度L设定为35。采用ε-NLMS方法训练滤波器，并使用步长大小μ = 0.4来调整自适应滤波器的性能。
     
  • Statistical and Adaptive Signal Processing.pdf
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    《Statistical and Adaptive Signal Processing》一书深入浅出地介绍了统计信号处理与自适应滤波理论及其应用，涵盖现代通信、雷达和医疗成像等多个领域。 《Statistical and Adaptive Signal Processing》这本书提供了清晰的版本供读者阅读。
     
  • Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness.pdf
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    《自适应控制：稳定性、收敛性和鲁棒性》一书深入探讨了自适应控制系统的设计原理，重点研究系统的稳定性分析、参数调整过程中的收敛特性以及面对不确定性时的鲁棒性能。适合自动控制领域的研究人员和工程师阅读参考。 Adaptive control focuses on stability, convergence, and robustness.