On the Sphere-Decoding Algorithm I. Expected Complexity Abstract—The problem of finding the least-squares solution to a system of linear equations where the unknown vector is comprised of integers, but the matrix coefficient and given vector are comprised of real numbers, arises in many applications: communications, cryptography, GPS, to name a few. The problem is equivalent to finding the closest lattice point to a given point and is known to be NP-hard. In communications applications, however, the given vector is not arbitrary but rather is an unknown lattice point that has been perturbed by an additive noise vector whose statistical properties are known. Therefore......

文字转图片 轻松将文本转换为灰度图像，反之亦然。 使用此工具，您可以将文本或纯文本文件编码为灰度图像，以方便共享。 每个像素代表一个字符的十进制值。 解码图像时，您可以直接将文本解码到控制台或纯文本文件。 图片使用PNG文件扩展名。 图像尺寸将根据要编码的文本长度自动设置。 文本应使用8位或更少的字符编码方案，直到添加了附加功能以支持UTF-8（16位）为止。 如果字符的十进制值大于限制值（请参见下文），则将其除以限制值和使用的新值。 当字符值等于限制值时，新值将为1。 使用任一命令行参数-l（-limit）传递的极限值指定从1开始的像素值的十进制值极限。默认值为256，允许数字从1到

ra码matlab译码代码ns-v-bm-解码 描述 为在 INCF 的 Neuroinformatics 2018 会议上展示的海报，重现分析运行所需的所有代码，题为，比较1,2和3 的词典和功能解码结果。 安装 无需安装，Python 代码是在 2.7.13 中编写的，因为我很固执，不想更新到 Python 3。需要numpy 、 pandas 、 scipy 、 seaborn和neurosynth来重新创建 Python 分析和数字。 遗憾的是，重新创建 BrainMap 风格的函数解码依赖于MATLAB 。 用法 来自每个数据库的所有术语比较文件都位于terms ，执行 BrainMap 功能解码所需的脚本位于/brainmap ，执行 Neurosynth 功能解码所需的脚本位于/neurosynth 。 两种方法的解码输入是二进制区域/网络掩码的 nifti 文件，输出是一系列文件，详细说明所述区域/网络的特征权重。 神经合成器解码 ns-get-dataset.ipynb ns-decoding.ipynb 脑图解码 BMA_ImageSearch.m BMA_ForR

图像维护者：@HeroicKatora ，@fintelia如何贡献图像处理库这个 crate 提供了基本的图像处理功能和方法，用于在各种图像格式之间进行转换。提供的所有图像处理函数都对实现GenericImageView和GenericImage特征并返回ImageBuffer类型进行操作。支持的图像格式image提供常见图像格式编码器和解码器的实现。格式 解码 编码 PNG 所有支持的颜色类型 与解码相同 JPEG格式 基线和渐进式 基线JPEG 动图 是的 是的 BMP 是的 RGB(8), RGBA(8), Gray(8), GrayA(8) ICO 是的 是的 国际电影节 基线（不支持传真）+ LZW + PackBits RGB(8)、RGBA(8)、灰色(8) 网页版 有损（仅亮度通道） 不 AVIF 只有 8 位 有损 PNM PBM、PGM、PPM、标准 PAM 是的 数据传输系统 DXT1、DXT3、DXT5 不 热重分析 是的 RGB(8), RGBA(8), BGR(8), BGRA(8), Gray(8), GrayA(8) 法布菲尔德 是的 是的 Image

matlab中jpeg图像编解码代码JPEG编码和解码 使用Matlab编码JPEG，然后解码。 这也包含高斯滤波器和中值滤波器。 入门该程序用于练习数字图像的编码和处理。 其中包含以下过程：颜色转换，大小转换，DCT，量化，锯齿形，游程码，霍夫曼码（尚未完成）， 高斯滤波器，中值滤波器， 前提条件系统环境：Windows 10软件：Matlab 2014源文件：Indoor.jpg和outdoor.jpg，door2.m和outdoor2.m 运行程序的步骤将所有文件下载并在本地目录中向上压缩，在matlab上双击matlab 2014，打开door2.m和outdoor2.m文件，运行代码以显示结果并在同一目录中检查文件 文件说明：Indoor2.m-源代码文件Indoor.jpg-源jpg文件Indoor_1024gray.jpg ---将源jpg文件转换为灰色Indoor_1024convert.jpg ---将灰色jpg文件转换为1024 1024 Indoor_1024DF.jpg- -DCT转换后的图像doors_1024ReverseDF.jpg --- DCT反向转换

静态霍夫曼编码和解码，以及用于文本压缩的自适应霍夫曼编码和解码

bech32 与兼容的Bech32编码/解码库。 例 let bech32 = require ( 'bech32' ) bech32 . decode ( 'abcdef1qpzry9x8gf2tvdw0s3jn54khce6mua7lmqqqxw' ) // => { // prefix: 'abcdef', // words: [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31] // } let words = bech32 . toWords ( Buffer . from ( 'foobar' , 'utf8' ) ) bech32 . encode ( 'foo' , words ) // => 'foo1vehk7cnpwgry9h96' 高级 BIP173强制使用90个字符的限制，如果将LIMIT参数扩展到此范围之外，请注意，的。 强烈建议不要超过1023个字符，因为该模块只能保证检测到1个错误。 学分 提供参考JavaScript实现

GRU神经网络MATLAB代码神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法和现代机器学习方法的混合。 对于回归，我们目前包括：维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，朴素贝叶斯，支持向量回归，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 对于分类，我们目前包括：Logistic回归，支持向量分类，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 该软件包最初是为回归而设计的，只是添加了分类功能-因此，自述文件，示例和预处理功能仍可满足回归的需要。 我们正在为分类添加更多内容。 我们的手稿和数据集 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您使用我们的代码或数据进行研究，请引用该手稿，我们将不胜感激。 用于纸张的代码位于“ Paper_code”文件夹中。 在本自述文件的底部进一步进行了描述。 可以下载论文中使用的所有3个数据集（运动皮层，体感皮层和海马体）。 它们具有matlab和python格式，可以在下面描述的示例文件中使用。 安装 可以在命令行中通过pip安装此软件包，方法是键入 pip

最低有效位隐写术 版本： 3.0.0 作者：安德鲁·奎奇（Andrew Quach）和斯坦尼斯拉夫·里亚霍夫（Stanislav Lyakhov） 介绍 Steglsb具有两个功能：速记LSB编码和解码。 编码将秘密图像嵌入到封面图像的最后有效位中。 解码使用LSB从隐写图像中提取秘密图像。 steglsb [-d / -e]的每种模式都需要一个详细说明位数的参数。 换句话说，在编码和解码中使用的每个像素的最右边的位数。 EX: If bits = 3, the LSB of 11011010 is 010. 指定的位数越多意味着隐写能力越高。 但是，这也意味着更明显的秘密。 用法 编码方式： Usage: steglsb.py -e cover_img secret_img bits outfile [mode] > Embed a secret image into a co

pca特征提取的matlab代码脑电手部运动解码 该研究项目的主要目标是使用机器学习和信号处理算法从原始 EEG（脑电图）信号中对手部动作进行分类。 使用的一般思想是从原始 EEG 信号（功率谱密度）中提取频谱特征，并使用这些特征来训练卷积神经网络 (CNN) 进行分类。 所需的 Python 库 TensorFlow NumPy Scikit-学习 Matplotlib 存储库结构 MATLAB：生成数据文件和数据文件的MATLAB代码。 辅助：辅助功能。 绘图：原始信号和计算特征的可视化。 plot_features.py 原始PSD_class.py unit_tests ：单元测试。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档：实现算法的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型：用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器：分类模型。 CNN：卷积神经