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Surfel_FILE_COMPRESSION
- 针对点云数据局部集中的特点,使用差值预测对点云数据进行预测处理 在预测的同时,根据IEEE2754 浮点数标准,简化浮点数的尾数,使用3. 5 Byte来表示一个浮点数,以提高压缩效果 然后对预测数据中连续重 复的字节使用该字节加该字节重复的次数的方式存储 最后对经过以上处理的数据使用一阶自适应算术编码进 行压缩。最终得到的程序在压缩比和内存占用两个方面远优于WinRAR、WinZip压缩软件-Point cloud data for the characteristics of l
Adaptive_Modulation_and_Coding_for_OFDM_Systems.ra
- 基于自适应调制编码的OFDM系统的研究文章-Adaptive Modulation and Coding for OFDM Systems
pcm
- 语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量、信道容量等有重要影响。本文讨论了TD-SCDMA系统中AMR语音编码的自适应机制，同时分析了AMR中代数码本线性预测(ACELP)算法及实现过程。该方案可以在一块TMS320C5510上实现。-The selection of voice coding schemes for mobile communication systems the quality of the call, such as channel capacity have had a
EDA_L80
- 基于软件无线电的自定义相位扩频编码与FPGA实现无接压密码-good
dspproject
- 这是一个子带编码的程序，利用子带编码有很多优点，尤其是在语音通信的应用中，读者可以自定义信道模型，程序里选择的是老师给定的文件-This is a sub-band coding process, using sub-band coding has many advantages, especially in voice communication applications, the reader can customize the channel model, the program sele
T-REC-G.722.2-200307
- ITU-T G.722.2 国际电信联盟G.722.2建议书，2003年7月版。该建议书是语音通讯领域的压缩标准，被GSM，WCDMA，3GPP等采用，题目为16kbit下的宽带语音编码，使用自适应多率宽带编码。 内容主要有代数码激励线性预测编码(ACELP)，话音活动检测(VAD)等。-This Recommendation describes the high quality Adaptive Multi-Rate Wideband (AMR-WB) encoder and de
Coded-Cooperation-Techniques
- 协作通信网络中的合作编码技术——未来的无线通信的发展方向是自适应的合作编码技术和网络编码协作技术-Coded Cooperation Techniques in Collaborative Communication Network——It is concluded that adaptive coded cooperation and network coded cooperation are two promising deployment settings in the future
CABAC
- 基于上下文的自适应算术编码(信息论与编码课程中的课程设计)-Context-based adaptive binary arithmetic coding (information theory and coding courses in curriculum design)
Algorithms_Comm_Systems
- 非常全面详实的讲述了通信领域的算法与应用！从各章节题目可以看出，包括了比如维纳滤波，线性预测，自适应滤波，调制理论，信道均衡，OFDM，扩频系统，信道编码，TCM，同步，预编码，自训练均衡，干扰消除等等。-The motivation for this book is twofold. On the one hand, we provide a didactic tool to students of communications systems. On the other hand, we p
Microsoft-C#编码规范
- 本文档的每一章节都应该感谢Dan Ruder - 微软Principal Escalation Engineer 。 Dan 对本文档进行了斟字酌句的查阅，并根据其20余年的编程经验提供了大量的珍贵评论 。我很荣幸能与他共事。 我同样感谢微软的四位经理，感谢他们对该项目的一贯支持。他们是Vivian Luo，Allen Ding，Felix Wu 和 Mei Liang。 同时，如果没有如下一站式代码示例库项目的关键成员的辛勤付出，本文档必定不会具有现在的技术深度以及完整度，我在这里要感