JPEG压缩方案分为以下几个阶段： 1. 将图像转换为最佳色彩空间。 2. 调整纵横比 16:9 3.数字化方案4:2:0。 4. 对像素块应用离散余弦变换 (DCT)，从而去除冗余图像数据。 5. 使用为人眼优化的加权函数量化每个 DCT 系数块。 6. 使用霍夫曼可变字长算法对所得系数（图像数据）进行编码，以去除系数中的冗余。 7. 字节填充。 8. 标题 JFIF 9. JPG 数据存储

使用STM32F103计时器TIM3的channel1 和channel2作为正交输入读取。

用于Xilinx:registered:FPGA板的HDL Coder:trade_mark:支持包使FPGA统包式工作流程能够对受支持的Xilinx FPGA进行编程。 FPGA统包式工作流程可帮助您将算法I / O映射到板载接口，生成HDL代码并合成所生成的代码。 HDL Coder还提供与XilinxVivado:registered:或Xilinx ISE的集成，以将生成的代码合成为比特流，您可以将其直接下载到Xilinx FPGA开发板上。 该支持包对R2013b及更高版本有效。

声表面波无源无线传感器研究、电子技术,开发板制作交流

治愈算法的matlab代码语义可解释和可控制的过滤器集 这是本文的MATLAB实现： ，，和，“语义可解释和可控制的滤波器集”，2018年第25届IEEE国际图像处理会议（ICIP），雅典，2018年，第1053-1057页。 （*：均等） [] 抽象的 在本文中，我们生成和控制语义可解释的过滤器，这些过滤器可以无监督的方式从自然图像中直接学习。 每个语义过滤器都会与其他过滤器一起学习视觉上可解释的局部结构。 学习这些可解释的过滤器集的重要性在两个对比的应用程序中得到了证明。 第一个应用是渐进式脱色下的图像识别，其中识别算法应对颜色不敏感以实现稳定的性能。 第二个应用是图像质量评估，其中客观方法应对颜色退化敏感。 在提出的工作中，通过基于语义过滤器表示的局部结构对语义过滤器进行加权来控制其敏感性和不足。 为了验证所提出的方法，我们利用CURE-TSR数据集进行图像识别，并利用TID 2013数据集进行图像质量评估。 我们表明，提出的语义过滤器集在两个数据集中均实现了最新的性能，同时保持了其在渐进式失真中的鲁棒性。 语义自动编码器 我们研究了不同的正则化技术，包括l 1 （（a），（d）

HDB3码编码器及解码器verilog代码编程及实现.ppt

实用格状码（基于Viterbi的论文）模拟 虽然不是特别快，但是很有教育意义。

编码器是一种机电装备，可以用来测量机械运动或者目标位置。大多数编码器都使用光学传感器来提供脉冲序列形式的电信号，这些信号可以依次转换成运动、方向或位置信息。

使用半监督递归自动编码器来学习句子的含义并预测电影评论的极性。 通过对轮虫的电影评论数据集进行随机单词初始化，可以达到72％的准确性。 该代码基于Richard Socher的工作，如论文“用于预测情绪分布的半监督递归自动编码器”中所述，以及它们的MATLAB代码。 主文件是main.py

kmeans 分析matlab代码CS 221 最终项目代码 2015 年 12 月 8 日 我的大部分分析都是在 python 中完成的。 请按以下顺序查看代码： 自编码器.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我加载数据，然后使用 Keras 训练各种自动编码器。 我还测试了另一个 python 包 Theanet，但它没有给我想要的那么多控制权。 训练完自动编码器后，我会保存它并将其传输到服务器，在那里我可以执行更重的计算。 Method_pipeline.m。 此 MATLAB 文件加载编码数据和表达式矩阵。 它运行 ADMM (jz_ADMM.m)，在某些点使用收缩算子 (jz_shrink.m)，求解方程。 5 在纸上。 此代码为各种 lambda 输出一系列 U。 分析.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我使用各种函数对 Method_pipeline.m 生成的矩阵执行 kmeans 聚类和可视化 (PCA)。 请参阅代码中的注释以获取更多详细信息。