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本书内容由三部分组成。第一部分介绍信息论与信息科学的基本知识， 第二部分介绍 Shannon 信息论的基本内容,第三部分介绍信息论的应用。本书叙述力求通俗简练，较长的定理证明将通过指定参考书给出，各章附有习题与注解说明。对大型的练习，如无失真数据压缩编码、有失真图象压缩编码、调制编码及其他编码技术作者编制了若干个大型的练习试验，作为信息论理论教学的补充与尝试，有条件的学校可以开设。~..~-contents of the book consists of three parts. The fir
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香农 费诺 哈弗曼编码的c语言实现。信息论与编码课程设计实例-Shannon 费诺哈弗曼 code c language. Information theory and coding examples of course design
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信息论中离散信源的编程实现和
信源编码仿真-Discrete source for the programming and
Source coding simulation in Information theory
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这个程序主要完成的是信息论中LZ编码的C语言实现。-This program is mainly accomplished is the LZ encoding information theory C language.
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信息论中的实验，实现了mop编码，可以运行出结果，有注释-Information theory experiments realized mop coding, you can run out of the results, there is a comment
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信息论中的实验，实现了香农编码，过程清楚，有注释-Information theory experiments realized Shannon coding process is clear, there is a comment
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Meanshift跟踪算法针对传统的MeanShift跟踪算法在目标发生遮挡时容易导致目标丢失的情况,提出了一种改进的MeanShift跟踪算法.将多尺度空间理论、Kalman滤波器与遮挡算法相结合,当目标发生遮挡后,利用Kalman估计目标信息量,能对目标尺寸有后续跟踪能力.实验结果表明,当目标发生遮挡后,改进的跟踪算法对目标无论增大或减小都能连续地、自动地选择大小合适的跟踪窗口.-Meanshift tracking algorithmMeanshift tracking algorithm
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Compressive sensing will teach us how to think properly about minimal complexity and
how to exploit it in a computationally efficient manner, and it may even be instrumental in
developing a rigorous information theory framework for various areas
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calculatr - Entropy is one kind of measurement procedure in information theory, details about Entropy is in here. In here, we will see how to calculate Entropy of given set of data. The test data used
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利用迭代算法计算信道编码的容量，是信息论与编码这门学科的基础。(Using iterative algorithm to calculate the capacity of channel coding is the basis of the discipline of information theory and coding.)
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