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WAV文件的读写接口类，依赖标准C++库
使用标准C++库实现实现PCM格式的WAV文件的读写。class CWaveFile{public: CWaveFile(void); ~CWaveFile(void); // Write wav head bool static WriteHead(const string& filename, uint32_t length); // Write wav file bool static write(const string& filename, const Wave_header &header, void *data, uint32_t length); /
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数字通信系统中的帧检测和频偏校正
【实验目的】（1）学会解决帧的同步和频偏校正问题；（2）理解帧的同步和频偏校正的原理；（3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。
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Unity+OpenCV 人脸识别追踪源码
人脸追踪，识别
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基于SSH框架的WEB图书管理系统
开发工具是：Myeclipse+Tomcat+MySQL+SSH
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三维重建代码
傅里叶变换积分法-frankotchellapa.m。matlab代码和文献
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哈夫曼树实现文件压缩和解压（源程序+实验报告）.rar
【实例简介】综合实验：
1. 问题描述
利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。
2. 基本要求
一个完整的系统应具有以下功能：
(1) I：初始化（Initialization）。从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
(2) E：编码（Encoding）。利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。
(3) D：译码（Decoding）。利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件Textfile中。
(4) P：印代码文件（Print）。将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。
(5) T：印哈夫曼树（Tree printing）。将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint 中。
3. 测试数据
用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树，并实现以下报文的编码和译码：“THIS PROGRAME IS MY FAVORITE”。
字符 A B C D E F G H I J K L M
频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20
字符 N O P Q R S T U V W X Y Z
频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1
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java即时聊天系统 毕业设计及毕业论文
这个是我的毕业设计，除了很少量的UI设计外，代码都是自己写的，欢迎大家拿去参考，水平有限，请大家多指教。该系统开发主要包括一个网络聊天服务器程序和一个网络聊天客户程序两个方面。前者通过Socket套接字建立服务器，服务器能读取、转发客户端发来信息，并能刷新用户列表。后者通过与服务器建立连接，来进行客户端与客户端的信息交流。其中用到了局域网通信机制的原理，通过直接继承Thread类来建立多线程。开发中利用了计算机网络编程的基本理论知识,如TCP/IP协议、客户端/服务器端模式（Client/Server模式）、网络编程的设计方法等。在网络编程中对信息的读取、发送，是利用流来实现信息的交换，其
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UPS的matlab仿真
SPWM 电压滞环 无差拍 周期性干扰补偿控制 仅供自己备份用
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PRBS信号进行QPSK调制；画出星座图；加入噪声后计算误码率
通信原理课程习题：1.以2^10个二进制PRBS作为消息码，载波频率为2.4GHz，利用MATLAB画出QPSK调制波形的频谱图和星座图，其中码元速率为50MBaud/s2.在上述生成的QPSK信号中引入高斯白噪声，调节SNR至10dB（或者其他认为合适的值）然后重新生成星座图，并计算误码率。（选做）
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matlb 慢特征分析
slow feature analysis 慢特征分析matlab源代码，参考文献：Wiskott, L. and Sejnowski, T.J. (2002), "Slow Feature Analysis:Unsupervised Learning of Invariances",
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