SPIHT编码解码实现代码

这个压缩包包含MATLAB代码，但不包括FPGA代码。直接打开LDPC_example即可运行最简单的样例。此外，还包含LDPC_BLER_SNR_graph_example和LDPC_Desired_BLER_example这两个示例。

稀疏自编码器（SAE）是深度学习中的一个重要工具，主要用来降维、特征提取等。实现时，可以在 MATLAB 中轻松搭建出一个基础模型。核心思想就是通过稀疏性约束，让隐藏层的激活尽量接近零，从而捕捉数据中的关键特征。你只需要构建好输入、隐藏和输出层，设置稀疏约束，选择优化算法（像Adam或sgd）。通过前向传播、损失计算和反向传播，训练出一个有效的模型。这个过程中，可以利用load加载数据、用sgd更新权重。完成后，你可以通过绘制学习曲线来直观地看出训练效果，甚至还能用预训练的模型进一步提升性能。挺适合用来深入理解自编码器的工作原理！

这份Matlab源代码专门用于PCM（脉冲编码调制）的编码与解码过程。它提供了在数字音频处理中必需的功能，涵盖了从原始声音数据到PCM编码和解码的完整流程。通过使用这些代码，用户可以深入理解和实施音频信号的数字化处理，从而为相关领域的工程师和研究人员提供了一种重要的工具。

探索 LZ77 算法的 MATLAB 代码实现，并参考加州州立大学圣何塞分校提供的 Java 可视化演示深入理解其工作原理。

本项目提供一个LDPC编码/解码的MATLAB实现，专为闪存应用设计。用户只需运行 ldpc_demo0.m 脚本即可获得编码和解码结果。

HDB3编码解码仿真是一种广泛应用于数字通信系统中的技术，有效地处理信号的编码和解码过程。这种技术通过在信号中引入特定模式的电平变化来保持数据传输的可靠性和效率。在数字通信领域，HDB3编码解码仿真已被广泛采纳，以提高信号传输的稳定性和准确性。

KNN 算法的核心代码，逻辑清晰不啰嗦，变量命名也比较友好，看一眼就能猜出用途。整个流程写得挺规范，从数据预到距离计算，再到最终分类，步骤齐全。你要是正在啃 KNN 的实现逻辑，这份代码真的能帮你理清楚不少东西，尤其是那块欧式距离的写法，还挺干净的。 KNN 的主体代码用的是比较基础的写法，没什么黑魔法，适合上手不久的朋友。比如距离函数，直接用np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))，简单明了；分类部分也就是投票统计，用个字典配合max函数，思路清爽。 如果你想系统了解 KNN，建议看看这几个文章：KNN 算法的机器学习应用总结 ppt、用 Python 实现 KNN 分类算

Matlab DTMF_decoder-Encoder是一种用于在语音通道上传输多达16位数字和特殊字符的编码和解码方法。要使用该代码，请将repo克隆到本地机器，运行DTMF_ENCODER.m并输入要编码的数字。编码后的结果将保存为文件名sound.wav。要解码，请将要解码的文件重命名为sound.wav或输入文件名为code，并运行DTMF_DECODER.m。解码后的数字将显示在屏幕上。

VMD 算法的 Matlab 代码，注释写得蛮详细，适合你快速搞明白怎么用，还能跟作者的博客搭配着看，效率更高。