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 (

传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待，从而缺少足够的匹配信息，造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法，通过引入邻域像素空间距离，使在距离测算时将邻域像素分等级计算，丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值，实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性，并且能够很好地反映纹理等信息，同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明，此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性，还能减少算法的复杂度，适用于实时的立体匹配。

在通信系统中，要提高信息传输的有效性，我们将信源的输出经过信源编码用较少的符号来表达信源消息，这些符号的冗余度很小，效率很高，但对噪声干扰的抵抗能力很弱。为了提高信息传输的准确性，我们引进了差错控制技术。而该技术采用可靠的，有效的信道编码方法来实现的

脚本处理汉明码，对其中错误位数进行分析校验。

7，4汉明码编码，有结果，有程序，内附图

HAMMING窗 高通 FIR滤波器 时频响应

完整实验报告 内含hamming coding 的算法描述，源代码，运行实例，实验总结

hamming 带阻 matlab 时频响应

利用MATLAB对序列的三阶累积量进行谱估计，包括Hamming窗、Sasaki窗、Parzen窗，对三阶累积量进行加深

所需频率为 1kHz 和 1.7kHz。 它添加了高斯白噪声。 嘈杂的信号被带通过滤，然后是带阻。 滤波器和设计都带有 FIR Hamming Window 100 Tap，通过增加抽头数量可以更好。 随意尝试，您也可以插入自己的信号。