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MATLAB源代码的网络编码。

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简介：
目前网络编码领域可供使用的Matlab源程序资源非常有限。这里提供瑞典皇家理工大学的网络编码源代码，希望能为广大研究者和开发者提供有益的参考。

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  • MATLAB中的网络编码源代码
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现网络编码功能的开源程序代码，适用于从事通信系统和信息理论研究的研究人员及学生。 关于网络编码的MATLAB源程序在网上很少见。这里提供了一份来自瑞典皇家理工学院的网络编码源代码，希望能对大家有所帮助。
     
  • MATLAB中的模拟网络编码(ANC)代码
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    本段落提供关于在MATLAB环境下实现和分析模拟网络编码（ANC）技术的源代码概述。这些代码旨在帮助研究者和学生理解ANC的工作原理及其在网络通信领域的应用价值。 关于物理层网络编码与模拟网络编码（ANC）的MATLAB仿真代码分享。此套代码包含四个独立程序，希望能对大家有所帮助。所有代码均为个人原创编写，并将附上相应的研究论文供参考。
     
  • Boost.Asio C++网络编程源代码
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    《Boost.Asio C++网络编程源代码》是一本深入解析Asio库原理与应用的专业书籍，通过丰富的示例和源码讲解C++网络编程技巧。 Boost.Asio是一个用于C++网络编程的库，它提供了异步和同步的套接字通信功能以及高级时间处理能力。使用Boost.Asio可以方便地编写高效的网络应用和服务端程序。 如果您对学习或研究Boost.Asio C++网络编程源代码感兴趣，可以通过查阅官方文档或者相关书籍来深入了解其特性和用法。此外，参与开源社区讨论也是获取帮助和分享经验的好途径。
     
  • 用MATLAB编写BP神经网络的代码
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB语言编写和实现一个基于BP算法的神经网络程序，适用于初学者入门学习。 用MATLAB代码实现的BP神经网络拟合了一个曲线。项目包含两个文件，运行BP文件即可看到结果。
     
  • LM-BP神经网络的MATLAB源代码
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    本资源提供了一套基于LM-BP算法的神经网络MATLAB实现代码，适用于进行深度学习和模式识别的研究与应用开发。 LM-BP神经网络的源代码已经添加了详细的注释，使得代码易于理解和阅读。
     
  • VC++编写的网络编程聊天室源代码
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    这段简介可以描述为：“VC++编写的网络编程聊天室源代码”是一款使用Microsoft Visual C++开发环境构建的软件项目，旨在教授开发者如何利用C++语言实现基本的网络通信功能。该程序提供了一个简单的在线聊天平台的设计与实现方法，涵盖了服务器-客户端架构的基础知识、套接字编程技术以及多线程应用等关键概念。对于想要深入理解Windows平台上网络应用程序开发的学生和专业人员来说，这是一个极好的学习资源 一个简单的VC++网络编程聊天室程序实现了多点聊天功能，代码相对简单。该程序主要使用CSocket类来实现。
     
  • 亲自编写神经网络的源代码
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    亲手编写神经网络源代码的过程不仅能够深入理解机器学习的核心原理，还能提高实际编程技能和问题解决能力。通过实践，探索人工智能背后的数学逻辑与算法机制。 《自己动手写神经网络》是百度阅读里的一本书籍或教程，其中包含了一些源代码示例供读者学习如何编写自己的神经网络程序。这本书旨在帮助编程爱好者及初学者理解并实践深度学习中的核心概念和技术。 如果需要进一步的信息或者想要获取书中提到的更多资源，请直接访问百度阅读平台查看相关章节内容即可。
     
  • Matlab DPCM编码代码-源编码
    优质
    本项目提供了基于MATLAB实现的DPCM（差分脉冲编码调制）源编码程序。通过预测编码技术优化数据压缩效果，适用于音频、图像等信号处理领域。 该项目在MATLAB环境中提出了DPCM（差分脉冲编码调制）的实现，并随后使用Golomb编码来压缩CD质量的音频信号（16位/样本），采用有损编码技术。报告的目标如下：1. 开发一种通过DPCM技术对CD品质的音频信号（16位/样本）进行编码和解码的算法；2. 使用阶数N=1、2或4的不同线性预测子；3. 对于预测误差，使用Golomb码进行编码。4. 采用不同种类的音频信号（包括声音及各种流派音乐），针对不同的预测变量组合以及量化级别的数量计算速率和信噪比(SNR)。
     
  • C# Socket网络编程源代码文件
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    这段资料包含使用C#语言进行Socket网络编程的源代码文件，适用于开发者学习和实现客户端服务器通信。 源代码包含C#网络编程中的聊天程序、下载程序等内容，并涵盖了流处理、异步操作等相关知识。此外还包括在线五子棋等互动游戏程序。
     
  • 基于BP神经网络的MATLAB源代码
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    本项目提供了一套基于BP（反向传播）算法的神经网络实现方案及其MATLAB源代码，适用于模式识别、函数逼近等多种应用场景。 BP（BackPropagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland等人在1986年提出的，是一种采用误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能够学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，无需事先揭示描述这种映射关系的数学方程。其学习规则使用的是最速下降法，并通过反向传播不断调整网络权重和阈值以使误差平方和最小化。BP神经网络模型由三个主要部分组成：输入层、隐含层以及输出层。