常用的說話人識別方法有模板匹配法、統(tǒng)計建模法、聯(lián)接主義法(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn))。考慮到數(shù)據(jù)量、實時性以及識別率的問題，采用基于矢量量化和隱馬爾可夫模型(HMM)相結合的方法。 說話人識別的系統(tǒng)主要由語音特征矢量提取單元(前端處理)、訓練單元、識別單元和后處理單元組成，
標簽： 識別方法 模板 匹配法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
上傳時間： 2014-07-08
上傳用戶：wqxstar
Harris_conner_detection，用MATLAB實現(xiàn)Harris角點檢測算子的源碼，用于特征點提取及圖像配準等。
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：shus521
漢諾塔?。。? Simulate the movement of the Towers of Hanoi puzzle Bonus is possible for using animation eg. if n = 2 A→B A→C B→C if n = 3 A→C A→B C→B A→C B→A B→C A→C
標簽： the animation Simulate movement
上傳時間： 2017-02-11
上傳用戶：waizhang
將魔王的語言抽象為人類的語言：魔王語言由以下兩種規(guī)則由人的語言逐步抽象上去的：α-〉β1β2β3…βm ；θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 設大寫字母表示魔王的語言，小寫字母表示人的語言B-〉tAdA，A-〉sae，eg：B(ehnxgz)B解釋為tsaedsaeezegexenehetsaedsae對應的話是：“天上一只鵝地上一只鵝鵝追鵝趕鵝下鵝蛋鵝恨鵝天上一只鵝地上一只鵝”。(t-天d-地s-上a-一只e-鵝z-追g-趕x-下n-蛋h-恨)
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：aix008
本代碼為編碼開關代碼，編碼開關也就是數(shù)字音響中的 360度旋轉(zhuǎn)的數(shù)字音量以及顯示器上用的（單鍵飛梭開 關）等類似鼠標滾輪的手動計數(shù)輸入設備。 我使用的編碼開關為5個引腳的，其中2個引腳為按下 轉(zhuǎn)輪開關（也就相當于鼠標中鍵）。另外3個引腳用來 檢測旋轉(zhuǎn)方向以及旋轉(zhuǎn)步數(shù)的檢測端。引腳分別為a,b,c b接地a，c分別接到P2.0和P2.1口并分別接兩個10K上拉 電阻，并且a，c需要分別對地接一個104的電容，否則 因為編碼開關的觸點抖動會引起輕微誤動作。本程序不 使用定時器，不占用中斷，不使用延時代碼，并對每個 細分步數(shù)進行判斷，避免一切誤動作，性能超級穩(wěn)定。 我使用的編碼器是APLS的EC11B可以參照附件的時序圖 編碼器控制流水燈最能說明問題，下面是以一段流水 燈來演示。
上傳時間： 2017-07-03
上傳用戶：gaojiao1999
【問題描述】 在一個N*N的點陣中，如N=4,你現(xiàn)在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通過上、下、左、右四種移動方法，在迷宮內(nèi)行走，但是同一個位置不可以訪問兩次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑數(shù)字A[1..4]分別表示迷宮第I列中需要訪問并僅可以訪問的格子數(shù)。右邊一行加下劃線數(shù)字B[1..4]則表示迷宮第I行需要訪問并僅可以訪問的格子數(shù)。如圖中帶括號紅色數(shù)字就是一條符合條件的路線。 給定N，A[1..N] B[1..N]。輸出一條符合條件的路線，若無解，輸出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分別表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【輸入格式】 第一行是數(shù)m (n < 6 )。第二行有n個數(shù)，表示a[1]..a[n]。第三行有n個數(shù)，表示b[1]..b[n]。 【輸出格式】 僅有一行。若有解則輸出一條可行路線，否則輸出“NO ANSWER”。
標簽： 點陣
上傳時間： 2014-06-21
上傳用戶：llandlu
內(nèi)容提要:圖像分割是由圖像處理進到圖像分析的關鍵步驟，也是一種基本的計算機視覺技術.這是因為圖像的分割、目標的分離、特征的提取和參數(shù)的測量將原始的圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的分析和理解成為可能.因此，圖像分割多年來一直得到人們的高度重視.本文從圖像分割的數(shù)學描述入手,介紹給出了圖像分割中常用的幾種方法,即灰度閾值分割法、邊緣檢測和區(qū)域跟蹤以及基于分水嶺算法的分割方法.還列舉了基于特定工具的圖像分割方法.隨后介紹給出了圖像分割在多個領域的應用.
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：wang5829
基于攝影測量學中FORNSTER算子，景象特征點提取
上傳時間： 2014-06-14
上傳用戶：lijianyu172
實驗源代碼 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("請輸入矩陣第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可傳遞閉包關系矩陣是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元關系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數(shù) i: "); scanf("%d",&k); 四川大學實驗報告 printf("請輸入矩陣的列數(shù) j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上傳時間： 2016-06-27
上傳用戶：梁雪文以
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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