连通子图个数Tanner图中的渐进边增长算法 查看 概括 众所周知，LDPC（低密度奇偶校验）码在接近容量的性能和低复杂度迭代解码方面非常强大。 但是这个代码系列的主要解码算法（信念传播、消息​​传递......）在很大程度上取决于奇偶校验矩阵中缺少短周期。 在这个项目中，实现并模拟了由 Xiao-Yu Hu、Evangelos Eleftheriou 和 Dieter M. Arnold 的渐进边增长 (PEG) 算法，这是一种构建具有大周长（长度）的 Tanner 图的贪婪（次优）方法周期最短）。 相关论文可以在 IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 2 的标题“Regular and Irregular Progressive Edge-Growth Tanner Graphs”中找到。 51, No. 1, 2005 年 1 月。 Tanner 图表示和短周期的重要性 名称 LDPC 来自代码奇偶校验矩阵的特性，与 0 相比，它包含的 1 数量明显较少。 具有这种奇偶校验矩阵的优点以各种方式表现出来。 首先，降低了矩阵乘法运

在本资源中，我们主要关注的是使用Python实现的SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Networks，超分辨率生成对抗网络）图像超分重建算法。SRGAN是一种深度学习技术，用于提升低分辨率图像的质量，使其接近高分辨率图像的清晰度。这种算法在图像处理、计算机视觉和多媒体应用中具有广泛的应用。 SRGAN的核心在于结合了生成对抗网络（GANs）与超分辨率（SR）技术。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责根据低分辨率图像创建高分辨率的假象，而判别器则试图区分真实高分辨率图像和生成器产生的假象。通过对抗训练，生成器逐渐改进其生成高分辨率图像的能力，直到判别器无法准确区分真伪。 在这个Python实现中，数据集是训练和评估模型的关键。通常，SRGAN会使用如Set5、Set14、B100、Urban100或DIV2K等标准数据集，这些数据集包含了大量的高清图像，用于训练和测试算法的效果。数据预处理和后处理步骤也是必不可少的，包括图像缩放、归一化和反归一化等操作。 代码实现中，可能会包括以下关键部分： 1. **模型定义**：生成器和判别器的网络结构，通常基于卷积神经网络（CNNs）设计。 2. **损失函数**：除了传统的均方误差（MSE）损失，SRGAN还引入了感知损失（Perceptual Loss），它基于预训练的VGG网络来衡量图像的结构和内容相似性。 3. **优化器**：选择合适的优化算法，如Adam或SGD，调整学习率和动量参数。 4. **训练流程**：定义训练迭代次数，进行交替优化，同时更新生成器和判别器的权重。 5. **评估与可视化**：在验证集上评估模型性能，通过PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等指标来量化结果，并使用可视化工具展示高分辨率图像。 这个资源可能还包括训练脚本、测试脚本以及如何加载和保存模型的说明。对于初学者，理解并运行这些代码可以帮助深入理解SRGAN的工作原理。同时，对于有经验的研究者，这是一个可以进一步定制和优化的基础框架。 这个Python实现的SRGAN项目不仅提供了对深度学习和图像超分辨率的实践经验，还可以帮助用户掌握如何处理和利用大型数据集，以及如何在实际应用中运用生成对抗网络。对于想要在图像处理领域进行研究或者开发相关应用的人来说，这是一个非常有价值的资源。

本书专门论述SAR成像处理算法及其涉及的数字信号处理理论和技术

AES算法Verilog实现：纯代码、参考软件、Vivado工程与多媒体资源综合指南,AES算法的Verilog实现与解析：从纯代码到Vivado工程化全套实践,AES算法Verilog实现 [1]纯verilog代码实现 [2]提供参考软件代码（无需依赖库） [3]提供完整vivado工程 提供视频 提供幻灯片 ,AES算法Verilog实现; 纯Verilog代码; 参考软件代码; 完整Vivado工程; 视频; 幻灯片,AES算法纯Verilog实现与Vivado工程示例 AES算法，全称为高级加密标准（Advanced Encryption Standard），是美国国家标准与技术研究院（NIST）在2001年11月26日发布的一种对称密钥加密算法，用以替代原先的DES算法。它被广泛应用于商业和政府数据加密，在确保数据安全方面发挥着重要作用。AES算法支持128、192和256位三种密钥长度，并且能够以128位（16字节）为单元对数据进行块加密处理。 Verilog是一种硬件描述语言（HDL），用于电子系统的建模和设计。它是通过描述系统在不同抽象层次上的结构和行为来实现的。在数字电路设计中，Verilog被用来编写测试台（testbench）、模拟、综合到可编程逻辑设备（如FPGA或ASIC）的代码。 本指南提供了AES算法的Verilog实现，涵盖了从纯Verilog代码到Vivado工程的全套实践。Vivado是赛灵思（Xilinx）公司推出的一款设计套件，支持逻辑设计、IP生成、系统集成以及从设计到实现的完整流程。在这个过程中，工程师可以使用Vivado工程化地进行设计的完整生命周期管理。 本指南包含的纯Verilog代码实现了AES算法的基本功能，而参考软件代码部分则是不需要依赖任何外部库就可以直接运行的代码，这为使用者提供了一个易于理解的参考。指南还提供了一个完整的Vivado工程，这意味着所有必要的文件和配置都已经被准备好了，用户可以直接在Vivado环境中加载、运行和调试。 在学习材料中，还包含了一些多媒体资源，例如视频和幻灯片。这些资源可以帮助学习者更好地理解AES算法以及其在Verilog中的实现。视频演示可以直观展示算法运行过程和设计的最终效果，而幻灯片则可以提供结构化的知识体系，帮助学习者系统地掌握信息。 为了更好地支持数字技术的飞速发展和在不同平台上的数据安全，本指南中的AES算法实现采用了对称加密的方式。对称加密指的是加密和解密使用同一把密钥，这样的设计在保证数据安全的同时，也提升了加密解密的效率。 在文档结构方面，本指南通过多篇引言和引言段落逐步引入了算法实现的主题，为读者铺垫了背景知识，并清晰地定义了算法实现的内容和范畴。同时，它还通过文章标题和相关的HTML文件指明了文档的组织方式，以及如何通过互联网获取更多的信息。 整个指南的编写旨在为工程师、学生或任何对AES算法在Verilog中实现感兴趣的人提供一个全面的资源集合。无论是在教育环境中作为学习材料，还是在商业项目中作为参考，本指南都能够发挥其价值。通过对AES算法的Verilog实现进行详细解析，并提供从纯代码到工程化实践的全过程指导，本指南为数字电路设计和安全通信领域贡献了一份力量。

内容概要：本文介绍了一个利用深度学习，特别是强化学习（Reinforcement Learning, RL），来控制行走机器人的项目。目标是通过训练神经网络，使机器人能够根据环境反馈学习步态控制。项目使用Python 3.6+, TensorFlow/PyTorch, OpenAI Gym等工具，并提供了详细的代码结构和核心部分说明，包括环境配置、智能体训练、主控制程序等。 适合人群：具备深度学习和强化学习基础知识的研发人员，对机器人控制有研究兴趣的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要使用强化学习控制行走机器人的科研项目或实际应用场景，旨在提升机器人步态控制的效果和稳定性。 阅读建议：读者应具备Python编程基础和一定的深度学习背景。建议从理解项目的基本架构开始，逐步深入了解各个模块的具体实现和调优技巧，最终能够在自己的项目中应用类似的方法。

国密标准对称算法SM4的C语言实现。VC6工程代码，测试通过。 参考原SMS4算法说明，参考Xyssl和网上sms4.c资源，非常感谢。

金豺优化算法（Golden Jackal Optimization Algorithm, GJO）是一种基于动物社会行为的全局优化算法，灵感来源于金豺群体在捕猎过程中的协同策略。在自然界中，金豺以其高效的合作方式来寻找和捕获猎物，这种智能行为启发了算法设计者。金豺优化算法在解决复杂多模态优化问题时表现出强大的性能，广泛应用于工程、数学、计算机科学等领域。 Python作为一门流行的编程语言，拥有丰富的库和工具，非常适合用于实现各种优化算法，包括金豺优化算法。Python的简洁语法和易读性使得代码易于理解和维护，这对于学习和应用GJO算法非常有利。 在Python中实现金豺优化算法，通常会包含以下几个关键步骤： 1. **初始化种群**：我们需要生成一组随机解，代表金豺群体的初始位置。这些解通常是在问题的可行域内随机分布的，每个解代表一个潜在的解决方案。 2. **计算适应度值**：根据目标函数，计算每只金豺的适应度值。适应度值越高的金豺代表其解的质量越好。 3. **确定领导金豺**：选取适应度值最高的金豺作为领导者，它将指导其他金豺进行搜索。 4. **社会互动**：模拟金豺间的协作和竞争。群体中的其他金豺会尝试接近领导者，但同时避免过于接近导致的资源冲突。这通常通过计算与领导者之间的距离和动态更新位置来实现。 5. **捕食行为**：金豺会根据捕食策略调整自己的位置，这通常涉及到对当前位置的微调和对领导者位置的追踪。 6. **更新种群**：在每次迭代后，更新金豺的位置，并依据一定的概率剔除低适应度的个体，引入新的随机解以保持种群多样性。 7. **迭代与终止条件**：算法持续运行，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或适应度值收敛到一定阈值。 在实际应用GJO算法时，需要注意以下几点： - **参数设置**：算法的性能很大程度上取决于参数的选择，例如种群大小、迭代次数、学习率等。需要通过实验和调整找到合适的参数组合。 - **适应度函数**：适应度函数应根据具体优化问题设计，反映目标函数的特性。 - **边界处理**：确保金豺的搜索范围限制在问题的可行域内，防止超出边界。 - **并行化**：利用Python的并行计算库如`multiprocessing`或`joblib`可以加速算法的执行。 了解并掌握金豺优化算法的Python实现，不仅可以提升优化问题求解的能力，也有助于理解其他生物启发式算法的工作原理。在实践中，可以结合其他优化技术，如遗传算法、粒子群优化等，实现更高效的优化策略。

双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图

路径规划在IT行业中是一项至关重要的任务，特别是在机器人导航、游戏设计和地图绘制等领域。A*（A-star）算法是路径规划领域中一个经典的启发式搜索算法，它在保证找到最优解的同时，相比于Dijkstra算法，大大提高了搜索效率。本教程将深入探讨如何使用Python来实现A*算法。 A*算法的核心思想是结合了Dijkstra算法的全局最优性和贪婪最佳优先搜索的局部最优性。它使用了一个评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从初始节点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的预计代价（启发式函数）。启发式函数通常是曼哈顿距离或欧几里得距离，但也可以根据具体问题定制。 Python实现A*算法需要以下步骤： 1. **数据结构**：我们需要定义节点类，包含节点的位置、代价g(n)、预计代价h(n)以及父节点引用，用于构建搜索树。 ```python class Node: def __init__(self, position, g=0, h=0, parent=None): self.position = position self.g = g self.h = h self.parent = parent ``` 2. **启发式函数**：根据问题定义h(n)。例如，如果是在网格环境中，可以使用曼哈顿距离或欧几里得距离。 ```python def heuristic(node1, node2): return abs(node1.position[0] - node2.position[0]) + abs(node1.position[1] - node2.position[1]) ``` 3. **开放列表和关闭列表**：开放列表存放待评估的节点，关闭列表存放已评估过的节点。 4. **主要搜索函数**：这是A*算法的核心，包含一个循环，直到找到目标节点或开放列表为空。 ```python def a_star(start, goal, grid): open_list = PriorityQueue() open_list.put(start, start.g + start.h) closed_list = set() while not open_list.empty(): current_node = open_list.get() if current_node.position == goal.position: return reconstruct_path(current_node) closed_list.add(current_node) for neighbor in get_neighbors(grid, current_node): if neighbor in closed_list: continue tentative_g = current_node.g + 1 # 假设相邻节点代价为1 if neighbor not in open_list or tentative_g < neighbor.g: neighbor.g = tentative_g neighbor.h = heuristic(neighbor, goal) neighbor.parent = current_node if neighbor not in open_list: open_list.put(neighbor, neighbor.g + neighbor.h) ``` 5. **路径重建**：从目标节点开始，沿着父节点回溯，构造出完整的最优路径。 ```python def reconstruct_path(node): path = [node] while node.parent is not None: node = node.parent path.append(node) path.reverse() return path ``` 6. **邻居获取**：根据问题环境定义如何获取当前节点的邻居，例如在二维网格中，邻居可能包括上下左右四个方向。 ```python def get_neighbors(grid, node): neighbors = [] for dx, dy in [(0, -1), (1, 0), (0, 1), (-1, 0)]: # 上下左右 new_position = (node.position[0] + dx, node.position[1] + dy) if is_valid_position(grid, new_position): neighbors.append(Node(new_position)) return neighbors ``` 7. **位置有效性检查**：确保新位置在网格内且无障碍。 ```python def is_valid_position(grid, position): x, y = position return 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] !=障碍物 ``` 在实际应用中，`grid`通常是一个二维数组，表示环境地图，值为0表示可通行，非0表示障碍物。通过这个Python实现，我们可以为各种环境生成最优路径。 在"压缩包子文件的文件名称列表"中提到的"AStar"可能是一个包含上述代码实现的Python文件或者一个已经运行过的示例。通过阅读和理解这个文件，你可以更深入地掌握A*算法的Python实现细节，并将其应用到你的项目中。

匈牙利算法，又称Kuhn-Munkres算法或KM算法，是一种用于解决完全匹配问题的图论算法。在数学优化领域，它能在一个赋权二分图中找到一个最大匹配，使得所有匹配的边的权重之和达到最小。在实际应用中，这种算法常用于任务分配、工作调度、资源配对等问题。 MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件，它提供了丰富的函数库和环境来实现各种算法，包括匈牙利算法。在MATLAB中实现匈牙利算法，首先要理解其基本步骤： 1. **计算成本矩阵**：这是问题的输入，通常是一个n×n的矩阵，其中的元素代表两两之间匹配的成本或权重。矩阵的行和列代表两个集合中的元素，目标是找到一个匹配使得所有匹配的元素对的成本最小。 2. **寻找独立零**：在成本矩阵中查找独立的零元素，即那些不在任何已匹配边上的零元素。如果不存在这样的零元素，算法将进入下一步；如果存在，需要进行调整。 3. **校验**：通过操作矩阵（如增广路径）确保每行和每列至少有一个非负数。这一步是为了保证算法的可行性，因为匈牙利算法假设存在一个完美匹配。 4. **打勾划线**：算法的这一阶段涉及到一系列操作，如增加非零元素、减小零元素、标记匹配边等，以找到一个改进的匹配。这些操作会改变矩阵的结构，使得匹配更加优化。 5. **调用匈牙利算法主体**：MATLAB中，可以编写函数实现匈牙利算法的核心逻辑，该函数接收成本矩阵作为输入，并返回一个最优分配，以及匹配过程中的最小成本。 6. **返回最优分配结果**：经过一系列迭代，算法最终会找到一个满足条件的最优分配，即每个元素都被匹配且总成本最小。分配结果通常是一个大小为n的向量，表示各元素的匹配伙伴。 7. **最小成本**：除了分配结果，匈牙利算法还会返回匹配的最小总成本，这有助于评估优化程度和决策。 在MATLAB环境中，实现匈牙利算法通常涉及自定义函数或者使用已有的优化工具箱函数，例如`assignement`函数。通过阅读和理解`HungaryAlgorithm_matlab`这个压缩包中的代码，你可以更深入地了解如何在MATLAB中具体实现这个算法。这个代码可能包括定义成本矩阵、调用匈牙利算法函数、处理输出结果以及可视化匹配等步骤。 匈牙利算法是一种高效且实用的优化工具，MATLAB提供了便捷的平台来实现和应用这个算法，帮助解决实际问题中的匹配难题。