本文详细阐述了小波神经网络在脑电信号数据压缩与棘波识别中的应用-This paper describes the neural network in EEG data compression and spikes Recognition

通信的数字化是它能与计算机技术和数字信号处理技术相结合的基础，而实现通信数字化的前提是信源能提供的各种用于传递的消息，例如语音、图像、数据、文字等都必须以数字化形式表示。而信源编码是数字通信系统中的重要组成部分，他是保证信号有效传输的一种重要方式。霍夫曼编码依据字符出现的概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，其优越的性能被广泛使用在数字通信系统中。霍夫曼编码已经成为数据压缩的灵魂算法。本文介绍了无失真编码算法的构造，霍夫曼编码的规则和特点，同时分析了对信源进行优化的方法，最后

利用MATLAB进行雷达数据处理，并对程序进行解释，包括脉冲压缩,相干积累,MTI,CFAR等-Using MATLAB radar data processing and interpretation program, including pulse compression, coherent accumulation, MTI CFAR

用于潮流计算的经典节点完整数据，可以用原始数据编程，也可以导入matlab直接进行潮流计算(Complete data of classical nodes for power flow calculation can be programmed with raw data or imported into Matlab to calculate power flow directly.)