C#录屏源码，可设置帧率，目录选项，压缩编码保存等功能 ，可用于研究学习使用~

简介： 本资源介绍了在STM32微控制器上使用编码器进行电机测速的方法。通过该程序，您可以学习如何利用编码器获取电机转速信息，并通过STM32进行处理和显示。编码器是一种常用的装置，用于测量电机旋转的角度和速度，广泛应用于自动化控制和机器人领域。 主要功能： 硬件连接：将编码器与STM32微控制器的相应引脚连接，建立电机和编码器的物理连接。 编码器接口：配置STM32的外部中断或定时器模块，用于接收和处理编码器的脉冲信号。 速度测量：通过计算编码器脉冲的数量和时间间隔，实时测量电机的转速。 数据处理：将测得的转速信息进行处理和计算，以获得更精确的速度值，并进行显示或传输。 项目特点： 硬件平台：基于STM32微控制器，具有丰富的外设接口和处理能力，适用于电机控制和测速应用。 软件开发：使用Keil MDK开发环境进行STM32的程序编写，结合相关库和驱动实现功能。 编码器接口：通过配置外部中断或定时器模块，实现对编码器脉冲信号的捕获和计数。 速度测量算法：根据编码器脉冲数量和时间间隔，计算电机的转速，并进行滤波和处理，提高测量精度。

RTMP（Real Time Messaging Protocol）是专门用来传输音视频数据的流媒体协议，最初由Macromedia 公司创建，后来归Adobe公司所有，是一种私有协议，主要用来联系Flash Player和RtmpServer，如FMS, Red5, crtmpserver等。RTMP协议可用于实现直播、点播应用，通过FMLE（Flash Media Live Encoder）推送音视频数据至RtmpServer，可实现摄像头实时直播。

这种类型的压缩取决于两级 DWT，然后在每个 8x8 块上应用 2D walsh 变换。 通过算术编码编码的最终变换图像。

TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：

对一张图片进行DNA编码加密，具体步骤是转换位dna编码，改变编码位置，再转化回图像数据。

多媒体的课程设计 用程序实现算术编码 用java语言实现了算术编码 内容包括：编码和解码的源代码（cdoing.java decoding.java）；论文；编译好的程序（只要安装jdk且配好环境变量的机器就可以运行）

基本达到理论误码率图像，但是性能还不够好，误码率不够理论值那么小，代码有注释，嘎嘎好懂。文件夹中“程序”是BF译码算法，运行main1就行，信噪比我设置为[0:0.5:2]，是为了和BP有相同的横坐标，好比较，1-2上误码率比较小，在信噪比为4的时候会有较大的变化，可以根据需要把信噪比改成0-5，程序运行时间比较久，可能需要10分钟左右，同样是个值得优化的点。 解压后直接出现的代码是BP算法，BP算法取对数就是SUM-Product译码算法，运行LDPC_demo.m，信噪比为3,4的时候就没有图像了，所以只设置为0-2，想要大信噪比的同学可以尝试一下把码长变长，但是运行时间会更久。这个程序大概运行10-30分钟，耐心等待~~~有什么问题可以评论区留言咱一起讨论。

PCB、原理图、接线图

此资源为博客配套源码与示例文件，相关问题点击下方链接查看原文章。 文章地址：https://blog.csdn.net/m15253053181/article/details/127457700?spm=1001.2014.3001.5501 ------------------------------------------- 文章介绍： 哈夫曼编码是一种以哈夫曼树（最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树）为基础变长编码方法。其基本思想是：将使用次数多的代码转换成长度较短的编码，而使用次数少的采用较长的编码，并且保持编码的唯一可解性。在计算机信息处理中，经常应用于数据压缩。是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损压缩。 要求实现一个完整的哈夫曼编码与译码系统。