AD13的TB6600原理图库。仅仅是是模型，不可仿真，适用于画原理图。而且包含有一个旋转编码器的模型。

BCH 编码器和解码器功能。 BCH解码器采用以下解码步骤： 综合计算、RiBM 算法（针对 BCH 码优化）和 Chien 搜索。

基于stm32如何获取编码器的数据 并进行处理的程序，，，

用卷积滤波器matlab代码Matlab卷积自动编码器 卷积自动编码器的成本函数（cautoCost2.m）和成本梯度函数（dcautoCost2.m）。 网络体系结构相当有限，但是这些功能对于将输入与一组过滤器进行卷积然后重构的无监督学习应用程序应该是有用的。 这对于发现数据的平移不变特征也很有用。 输入被输入到卷积层，该卷积层是应用于所有用户定义的数据子集的一组过滤器。 卷积层的输入输出功能是S形的。 重建层（或输出层）是线性的。 夹在卷积和重建层之间的可选附加隐藏层是S形。 可以在文件cautoCost2.m的注释中找到更多信息。 注意：此代码在一些地方使用了parfor，这是并行的for循环。 这需要并行化工具箱。 如果没有并行化工具箱，请将parfor循环替换为for循环。

编码器与译码器是计算机电路中基本的器件，本课程设计采用EDA技术设计编码和译码器。编码器由八-三优先编码器作为实例代表，而译码器则包含三-八译码器和二-四译码器两个实例模块组成。课程设计采用硬件描述语言VHDL把电路按模块化方式进行设计，然后进行编程、时序仿真和分析等。课程设计结构简单，使用方便，具有一定的应用价值。

python读取csv 文件，提供了神经网络的程序，以及自编码器

空时编码利用信道分集提高通信系统的可靠性。 该文件包含一些最著名的时空块代码。 参考： [1] SM Alamouti“无线通信的简单发射机分集方案”IEEE J.Select Areas Communication vol 16,October 1998 [2] V.Tarokh“来自正交设计的时空块代码”IEEE 信息论汇刊，第 45 卷，1999 年 7 月[3] G.Ganesan 和 P. Stoica “时空块码：最大 SNR 方法”，IEEE 信息理论汇刊，第 47 卷，2001 年 5 月。 [4] I. Jafarkhani：“准正交时空分组码” IEEE Transactions Letters on Communications，Vol。 49, No.1, 2001

通过改进的机器学习模型，破产预测研究显示出更高的准确性。 本文提出了三种相对较新的基于实际数据的破产预测方法。 结果表明，在方法（支持向量机，带缺失的神经网络，自动编码器）中，具有带缺失的添加层的神经网络的精度最高。 与以前的方法（逻辑回归，遗传算法，归纳学习）进行比较显示出更高的准确性。

RS码是一类重要的线性分组码，有很强的纠错能力，被广泛地应用于现代通信系统中。本文设计了一种能纠正一位错误的RS（10,8）编码器，并给出了FPGA实现过程

一、概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代表原数据的低维“特征值”。通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度，原理与PCA相似。 二、模型实现 1. AutoEncoder 首先在MNIST数据集上，实现特征压缩和特征解压并可视化比较解压后的数据与原数据的对照。 先看代码： import tensorflow as tf import numpy