LDPC_Encoder解码器VerilogHDL源代码

将步进电机连接到Arduino，并使用旋转编码器对其进行控制-快速简便！

基于编码器的终身学习 介绍 该代码实现了终身学习的方法。 它基于我们的工作，引入了一种新的终身学习解决方案，其中针对一系列任务训练单个模型。 在这种情况下，视觉系统面临的主要挑战是灾难性的遗忘：由于它们倾向于适应最近出现的任务，因此在先前学习的任务上会失去性能。 我们的方法旨在在使用自动编码器学习新任务的同时，保留先前任务的知识。 对于每个任务，都会学习一个不完整的自动编码器，并捕获对其完成至关重要的功能。 当向系统提出新任务时，我们防止使用这些自动编码器的功能重构发生变化，这具有保留以前任务主要依赖的信息的作用。 同时，为这些特征提供了空间以适应最新环境，因为仅控制了它们向低维子流形的投影。 所提出的系统在图像分类任务上得到了评估，并减少了对最新技术的遗忘。 先决条件 的MATLAB MatConvNet（ ）-代码基于1.0-beta23版本。 GPU：应与4G的gpu内存配合

Video_Codec_SDK_9.1.23.zip，是Nvidia官方开发的用于GPU加速视频编解码的SDK，本版本为9.1.23。

计算机组成与系统结构实践项目，华中科大计算机学院实践课:计算机组成与系统结构实践项目: 1、汉字字库存储芯片扩展实验 2、MIPS寄存器文件设计 3、MIPS RAM设计 4、全相联cache设计 5、直接相联cache设计 6、4路组相连cache设计 7、2路组相联cache设计

香农代码的matlab 在信息论中，turbo码（最初为法文Turbocode）是一类高性能前向纠错（FEC）码，于1990-91年左右开发，但于1993年首次发布。它们是最早接近最大信道的实用代码。容量或香农极限，即在特定噪声水平下仍可进行可靠通信的编码率的理论最大值。 Turbo码用于3G / 4G移动通信（例如U​​MTS和LTE中）和（深空）卫星通信中，以及其他应用中，设计人员寻求在带宽或等待时间受限的通信链路中实现可靠的信息传输。存在数据损坏的噪声。 本文旨在研究并行级联的递归系统卷积编码器的实现。 Turbo码是现代通信系统中广泛使用的最强大的纠错码之一。 通过使用二进制相移键控（BPSK）调制方案，在加性白高斯信道（AWGN）上传输编码数据。 由于该平台的灵活性带来了巨大的优势，因此在开发板上的FPGA（现场可编程门阵列）上执行了硬件实现。 软件实现是在Matlab和Simulink中执行的。 软件实现还使我看到了解码器如何实现某些非常特殊的功能，例如解码迭代次数，使用的算法等。对于给定信噪比（SNR）的给定值范围，以比特误码率（BER）来评估性能。 ）。 除了信道编码的

BT 656 Encoder 编码器模块（verilog），已经在modelsim仿真和DE2平台测试过。

MainConcept H.264 Encoder v2.0.15MainConcept H.264 Encoder v2.0.15

屏幕内容编码(SCC)扩展能提高视频压缩能力，包含图形、文本或动画显著部分的渲染（运动或静止），而非摄像机拍摄的视频场景。SCC将被列入HEVC，预计将在2016年2月完成第四版。

Hinton 2006年的数据降维的方法