汉明距离 计算两个序列之间的。 在，汉明距离是相同长度的两个序列之间的差异数。 这些序列可以表示为字符串、二进制字符串或数组。 安装 $ npm install compute-hamming 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var hamming = require ( 'compute-hamming' ) ; 汉明（a，b[，访问器]） 计算两个序列之间的。 序列必须是等长strings或等长arrays 。 var a = 'this is a string.' , b = 'thiz iz a string.' ; var dist = hamming ( a , b ) ; // returns 2 var c = [ 5 , 23 , 2 , 5 , 9 ] , d = [ 3 , 21 , 2 , 5 , 14 ] ; dist = hamming (

(2)Matlab计算汉明距离 Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。   例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的汉明距离 X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2]; D = pdist(X, 'hamming') 结果： D =     0.5000    0.5000    1.0000 汉明距离 Hamming Distance

利用本原多项式结果，计算线性分组码，并求出这组码的最小汉明距离，可以随意输入本原多项式和信息源位数。例如(7,4)码，本原多项式系数为（从高次到低次）为1011，产生编码如下：0001011 0010110 0011101 0100111 0101100 0110001 0111010 1000101 1001110 1010011 1011000 1100010 1101001 1110100 1111111 这组编码的最小汉明距离为：3

Matlab仿真长度和速率自适应MET QC-LDPC码的构造 该项目包含Matlab平台（工具链），用于构建文章U. Vasiliy，E。Sergey和G. Svistunov的“长度和速率自适应MET QC-LDPC代码通过循环组分解构建”长度和速率自适应MET QC-LDPC代码”，《 2019 IEEE东西方设计与测试研讨会（EWDTS）》，佐治亚州巴统，2019年，第1-5页。 它允许通过长度和速率自适应提升来进行几个步骤的筛分，该自适应提升基于以下条件不受原型约束的未定义约束： 图形属性（周长，EMD）； 代码属性； 模拟下的性能 VN等的可恢复性 它支持多胎面，浮点和定点仿真。 对于低级别的误码率（块误码率），我们建议不要使用仿真，而应使用重要性采样（）。 长度适应性提升（循环分解，多户楼层提升）方法也可以通过任何其他类型进行更改（例如，地面规模的模块化提升）。 筛选的其他参数：基于频谱的最小伪重量和代码权重下的Tanner-Vontobel-Koetter下限（），EMD频谱形状（），擦除恢复能力（）可以用作代码筛选的另一阶段。

鉴于学习样本对神经网络模型的模式识别性能有很大的影响,提出学习样本的选择应与识别模型所利用的特性相结合,并利用汉明;Hamming 距离对用于旋转不变识别的级联模型的学习样本进行优选,计算机对三个很相似的飞机模型进行识别,识别结果表明对学习样本进行有效的选择不仅可以减少系统的学习训练时间而且可以提高模型的识别能力。

基于Python语音，使用Jupyter notebook开发的简单图像识别算法。算法通过将图像进行缩放，并进行灰度处理。然后计算待比较的两个图片之间的汉明距离，通过汉明距离来判断图片之间的相似性，并按照概率给出相似值，用于对重复图片的检测、判断。 算法大致流程如下： 1.缩放图片，一般大小为8*8，64个像素值。 2.转化为灰度图 3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值，直接用numpy中的mean()计算即可。 4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0. 5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。 汉明距离的概念： 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字符串对应位置的不同字符的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。

汉明距离matlab代码创造 用于为 Kumar 等人的多路复用 CREATE 论文生成分析和绘图的示例代码。 (2019)。 代码分为三部分：对齐、变异分析和聚类。 Juypter 笔记本中给出的脚本是“演示”版本，在相关的“example_data”子文件夹中包含示例数据或输入文件。 结盟 先决条件 Alignment 使用 Python 3 和 Jupyter notebooks，并依赖于以下 Python 包： jupyter pepars protfarm Pepars 和 Protfarm 可在其各自的 GitHub 存储库中找到： 辣椒： 农场： 脚本 align_and_export.ipynb 此脚本初始化 Protfarm 数据工作区，下载示例 FASTQ 文件，将它们与模板对齐，并计算和导出计数和浓缩数据。 有关 Protfarm 工作区和扩充的更多详细信息，请参阅存储库。 变异分析 变体分析包含一组脚本，用于对计数和扩充 Excel 表进行操作，这些脚本是通过 Protfarm 对齐和导出数据生成的。 运行这些脚本所需的时间大约为 2-5 分钟，具体取决于数据集

自己动手写的基于汉明距离的LSH图像检索，是源代码

传统的文本分类中相似度的计算，是根据欧氏空间中向量之间夹角的余弦值来表征的，它根据余弦值的大小来 反映文本之间的相互关系。该文则首先建立文本集与码字集之间的1-1对应关系，然后借用编码理论中汉明距离的概 念，由汉明距离的计算公式，得到了一种全新的文本相似度的计算方法，与传统的方法相比较，它具有简便，快速等优点。

汉明距离matlab代码汉明_距离 此 Matlab 代码用于查找两个数字的汉明距离。 注意：如果你在你的系统或项目中使用我的代码，你应该总是引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m Hamming distance calculating function : ham_dist.m %%%%%%%%%%%-------------------$$$$$$$$>>>>> JITHIN KC <<<< $$$$$$$$-----------------%%%%%%%%%%%%%% @@@如有任何疑问，请联系：