Zero Run length coding with max runlength constraint 零长编解码的matlab程序,含最大参数限制，防止之后的Huffman编码出现问题

将Jhead源文件进行二次封装，获取图片EXIF信息，简单易用。

贝塞尔曲线长度 Bezier曲线（主要是Cubic字体）广泛用于图形和设计程序中，例如SVG和Opentype字体。 有一些数学上完整的方法可以计算给定贝塞尔曲线的长度，但是它们涉及复杂的演算，而且并不总是容易得出结果。 当前用于查找贝塞尔曲线长度的非微积分方法是将其递归地分解成小段，直到曲线足够小以至于可以由一条直线近似。 该方法是时间和计算密集型的。 该项目旨在通过蛮力计算和测试一系列“快速”方法来计算贝塞尔曲线的长度。 通过计算结果并将其与递归结果进行比较，我们可以找出每种“快速”方法的差距。 希望我们能找到足够接近的东西。 准确性结果 在尝试了许多简单的几何函数之后，根据贝塞尔曲线的4个点，没有一个得到非常准确的结果（与预期的一样）。 最接近的实际上是将P1 / P2与P3 / P4之间的距离相加。 这是一张图。 橙色是当前最佳的切片方法，绿色是简单的加长法。 这里至少存在一个

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。

数字信号处理英文版课件：Chap 5 Finite-Length Discrete Transform.ppt

数字信号处理

数字信号处理教学课件：Chapter5 Finite-Length Discrete Transforms.ppt

SDRAM突发(burst-length)的概念 (1)

这项工作介绍了 [1] 中提出的 LCI-ELM 的新改进。 新的贡献集中在训练模型对更高维度的“时变”数据的适应性上。 使用C-MAPSS数据集对提出的算法进行了研究[2]。 PSO[3] 和 R-ELM[4] 训练规则被整合到了这个任务中。 拟议算法和用户指南的详细信息可在： https : //www.researchgate.net/publication/337945405_Dynamic_Adaptation_for_Length_Changeable_Weighted_Extreme_Learning_Machine [1] YX Wu、D. Liu 和 H. Jiang，“长度可变增量极限学习机”，J. Comput。 科学技术，卷。 32号3，第 630-643 页，2017 年。 [2] A. Saxena、M. Ieee、K. Goebel、D. Simon 和

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装