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信息论——信道编码定理，反馈信道，信源信道分离，Hamming码笔记
信道编码定理 编码构建 解码构建 基于联合典型集解码 误差估计 即存在一种码本使误差趋于0 并且根据证明过程我们可以获得调整码本的方法： 有反馈时信道容量并不能增加 哲学意义？ 证明： 由： 我们有： 信源信道独立定理 对恢复源信息LDPC 译码 基础
通信系统中的纠错 Hanmming Distance 给定原始比特流k, 接收端记为k'。举个例子： 发送端：1110011 接收端：1011001 出错的数量:3 3是Hamming Distance。是Hamming在1950年发明的。 检错和纠错 在原始比特流中添加额外的比特, k + m = n 调制 PSK数字调制改变载波信号的相位，2PSK关于计算机网络海明Hamming Code校验码, CRC及奇偶码校验
关于计算机网络Hamming Code海明校验码, CRC及奇偶码校验 Abstract奇偶校验码 parity check code冗余校验码Cyclic Redundancy Check海明校验码Hamming codeConclusionReference Abstract 在数字化通信系统里面，数据的传输应该保持无错误及高精准度，由于数据错误经常导致ECC校验——汉明码（Hamming Code）
本文参考板块与链接： https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_code #wiki英文版 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%89%E6%98%8E%E7%A0%81 #wiki中文版 前言 本文主旨意在讲清如何根据原理构造常用的汉明码，鉴于本人在网络查阅资料过程翻阅大量低效/无效文章，特记录如仿真(7,4)Hamming码的编码及硬判决译码过程。
仿真(7,4)Hamming码的编码及硬判决译码过程。 %仿真（7,4）Hamming码的编码及硬判决译码过程 clear all N = 10; %信息比特行数 n = 7; %Hamming码组长度n=2^m-1 m = 3; %监督位长度 [H,G] = hammgen(m); %产生一个(n,n-m)Hamming码的校图像检索（image retrieval）- 1 - Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval（2015） - 1 -
https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15 这是一篇比较简单的论文，就简单说下思路即可 Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval 就是直接使用CNN模型的7层结果作为特征，但是直接计算两个4096维的向量是十分不高效的，提出使用PCA461. Hamming Distance
The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calculate the Hamming distance. Note:0 ≤ x, y < 231. Example: Input: x = 1, y = 4 Output: 2 Explanation:数字语音处理 短时过零率 短时能量 短时幅度 Python代码实现 可视化
选题自（数字语音处理理论及应用） ·窗函数选用 hamming 窗 原因：由于语音信号的非平稳特性，使用加窗可以对语音信号分帧当成平稳信号来分析和处理。 ①由于直接对信号（加矩形窗）会产生频谱泄露，为了改善频谱泄露的情况，选用 hamming 窗或者 hanning 窗，它们都是升余弦窗，幅频特性是旁Richard Hamming：You and your research
作者简介 Richard Hamming，前贝尔实验室著名计算机科学家，美国the Naval Postgraduate School in Monterey教授。1968年因其在"数值方法，自动编码系统，错误检测和纠错码"方面的贡献获得图灵奖。Richard Hamming，习惯性中文译作理查德·海明，1950年发明了"海明码"，可以检验出两位错汉明距离计算，非字符串
public int hammingDistance(int x, int y) {int hamming = x ^ y;int cnt = 0;while(hamming > 0){hamming = hamming & (hamming - 1);cnt++;}return cnt;} char[] strChars = str.toCharArray();char[] targetChars = target.toCharArray();int count = 0;for (intuva1368 (DNA Consensus String)
/*本题题意： 输入n个长度均为m的DNA序列，求一个DNA序列，到所有序列的总Hamming距离尽量小。、 两个等长字符串的Hamming距离等于字符不同的位置个数，eg: ACGT和GCGA的Hamming距离为2（左数第1, 4个字符不同）。 输入整数m和n（4≤m≤50, 4≤n≤1000），以及m个长度为n的DNA序USACO2.1 Hamming Codes【枚举+二进制处理+输出格式+题意理解】
这道题加了2个看起来奇奇怪怪的$tag$ 1.输出格式：不得不说这个格式输出很恶心，很像$UVA$的风格，细节稍微处理不好就会出错。 因为这个还$WA$了一次： 1 int t=0,m=n; 2 while(m>=10) 3 { 4 for(int i=t+1;i<=t+9;i++) 5 printf("%d ",ans[i]); 6461.Hamming Distancec
class Solution { public: int hammingDistance(int x, int y) { int nTemp = x^y; int nCount = 0; while(nTemp > 0) { nCount = nCount + (nTemp&1); nTemp = nTemp >> 1;Hamming Distance (汉明距离)
原文链接：https://blog.csdn.net/chouisbo/article/details/54906909 Hamming Distance (汉明距离) 1. 汉明距离的定义 在信息理论中，Hamming Distance 表示两个等长字符串在对应位置上不同字符的数目，我们以d(x, y)表示字符串x和y之间的汉明距离。从另Hamming距离
两个整数的Hamming距离是对应比特位不同的个数。 给定两个整数x和y，计算两者的Hamming距离。 样例 样例1 输入: x = 1 和 y = 4 输出: 2 解释: 1的二进制表示是001 4的二进制表示是100 共有2位不同 样例2 输入: x = 5 和 y = 2 输出: 3 解释: 5的二进制表示是101 2的二进制461. Hamming Distance
class Solution: def hammingDistance(self, x: int, y: int) -> int: z = x^y z = (z&0x55555555)+((z>>1)&0x55555555) z = (z&0x33333333)+((z>>2)&0x33333333) z = (z&0x0f0f0f0f)+((z>>4)&Hamming Distance
Hamming Distance The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calculate the Hamming distance. Example Input: x = 1, y = 4 Output: 2 Explanation: 1 (0 0[Swift]LeetCode477. 汉明距离总和 | Total Hamming Distance
The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Now your job is to find the total Hamming distance between all pairs of the given numbers. Example: Input: 4, 14, 2Output: 6Explanation: In[Swift]LeetCode461. 汉明距离 | Hamming Distance
The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calculate the Hamming distance. Note:0 ≤ x, y < 231. Example: Input: x = 1, y = 4Output: 2Explanation:1 (