线性分组码的基本概念： 线性分组码（n，k）中许用码字（组）为2k个。定义线性分组码的加法为模2和，乘法为二进制乘法。即1+1=0、1+0=1、0+1=1、0+0=0；1×1=1、1×0=0、0×0=0、0×1=0。且码字与码字的运算在各个相应比特位上符合上述二进制加法运算规则。 线性分组码具有如下性质（n，k）的性质： 1、封闭性。任意两个码组的和还是许用的码组。&
线性分组码实验报告(共10篇)线性分组码实验报告(共10篇) 实验二、线性分组码的编译码报告信息论与编码实验报告1、 简要总结线性分组码编译码的基本原理及步骤；分组码是一组固定长度的码组，可表示为(n , k)，通常它用于前向纠错。在分组码中，监督位被加到信息位之后，形成新的码。在编码时，k个信息位被编为n位码组长度，而n-k个监督位的作用就是实现检错与纠错。对于长度为n的二进制线性分组码，它有种
线性分组码1. 线性分组码分组码：信息划分成固定长度\(k\)的分组，各个分组依次编码。\(\boldsymbol{u} = (u_0, \dots, u_{k-1})\)编码为\(\boldsymbol{v} = (v_0, \dots, v_{n-1})\)，其中\(n \gt k\)，\(\boldsymbol{v}\)称为码字（codeword），码字两两不同。\((n, k)\)分组码（
转载
2023-07-05 13:52:47
181阅读
在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离，也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是1的个数，所以11101的汉明重量是4。 目录 1范例2特性3历史及应用4参考文献5参见 范
简介 详见维基百科概念：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。例如：1011101与1001001之间的汉明距离是2。2143896与2233796之间的汉明距离是3。"toned"与"roses"之间的汉明距离是3。汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉
两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。给出两个整数 x 和 y，计算它们之间的汉明距离。原题注意：0 ≤ x, y < 231.示例:输入: x = 1, y = 4输出: 2解释:1 (0 0 0 1)4 (0 1 0 0) ↑ ↑上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。思路分析：理解题意了就...
原创
2023-06-27 10:12:29
53阅读
汉明距离，作为一种衡量特征距离的计算方法，在很多场合都有应用，其主要思想是找到两个特征之间的差异大小，也可以说是相似性。我是在图像处理中用到的，项目中需要计算图像梯度方向，我选择了四个方向，这样就可以用二位二进制表示，分别为 0,1,2,3，也就是 00,01,10,11，这四种情况。这样，我就可以可以把，例如四个临近点，对应梯度特征合并为一个特征向量，如图只需要一个字节的大小空间就可以表示一个特
在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的字符不同的个数。
目录 1介绍 2特性 3历史及应用 1介绍
换句话说，它就是将 一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。 例如：
* 1 与 0 之间的汉明距离是 1。
* 214 与 214 之间的汉明距离是 0。
* "abcd"
。。。 ...
转载
2021-09-24 14:30:00
514阅读
2评论
汉明距离
原创
2023-06-15 14:25:01
103阅读
1 汉明距离等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。例如，1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2。误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。汉明重量分析在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。它是用来衡量2个二进制码字之间的相似程度的。2 编辑距离
某（7，4）汉明码的生成矩阵为G，用MATLAB仿真编码过程
原创
2011-11-29 22:20:09
8602阅读
点赞
3评论
解释一下图片：这里feature可以指一篇文档分词后的某个词，即将文档中的某个词作为一个特征。weight是这个词的权重，这里可以是这个词在这个句子中出现的次数。这里的hash算法就是传统的hash算法，通过调用一个hash函数实现的。simhash是为了计算一篇文档之间的相似度存在的，通过simhash算法可以计算出文档的simhash值，通过各个文档计算出的二进制值来计算文档之间的汉明距离，然
详细:1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)2.欧氏距离(Euclidean Distance)3.曼哈顿距离(Manhattan Distance)4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hamming distance)7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)8.
转载
2023-08-03 16:42:07
171阅读
https://leetcode.cn/problems/hamming-distance/solution/yi-ming-ju-chi-by-leetcode-solution-u1w7/前言 汉明距离广泛应用于多个领域。在编码理论中用于错误检测，在信息论中量化字符串之间的差异。两个整数之间的汉明距离是对应位置上数字不同的位数。根据以上定义，我们使用异或运算，记为 \oplus⊕，当且仅当输入
文章目录汉明距离汉明重量汉明距离计算汉明距离应用例子参考 汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。汉明距离更多的用于信号处理，表明一个信号变成另一个信号需要的最小操作（替换位），实际中就是比较两个比特串有多少个位不一样，简洁的操作时就是两个比特串进行异或之后包含1的
两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。
转载
2021-08-13 14:04:00
218阅读
# Python汉明距离
## 引言
汉明距离是一种用于衡量两个等长字符串之间的差异度量标准。在计算机科学领域，汉明距离经常被用于错误检测和纠正、数据传输和密码学等领域。本文将介绍汉明距离的概念和应用，并给出Python代码示例演示如何计算汉明距离。
## 汉明距离定义
汉明距离是指两个等长字符串之间对应位置上不相同字符的个数。对于两个字符串s1和s2，它们的汉明距离计算方式如下：
```
原创
2023-08-21 05:34:33
344阅读
# Java中的汉明距离
## 什么是汉明距离？
在信息论中，汉明距离是用来衡量两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数。这个概念最初由理论物理学家理查德·汉明引入，用于衡量电路中传输错误的数量。在计算机科学领域，汉明距离被广泛应用于错误检测和纠错编码中。
汉明距离的计算方式很简单，只需统计两个字符串对应位置上不同字符的个数即可。例如，字符串 "1010101" 和 "1001001" 的汉
两个整数的汉明距离 指的是这两个数字的二进制数对应位不同的数量。计算一个Distance(4, ...
原创
2023-06-27 10:23:59
149阅读
