運(yùn)用語(yǔ)音逆向映射法實(shí)現(xiàn)發(fā)音模型合成語(yǔ)音音色的控制 論文
標(biāo)簽： 語(yǔ)音 映射法 發(fā)音 合成
上傳時(shí)間： 2017-01-09
上傳用戶：小眼睛LSL
自組織 Kohonen 映射程序，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí)，將會(huì)分為不同的區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激，而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制，更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無(wú)教師的聚類方法。
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：hn891122
開發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說(shuō)明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，認(rèn)為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí)，將會(huì)分為不同的區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激，而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制，更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無(wú)教師的聚類方法。
標(biāo)簽： Self-Organizing feature Matlab Map
上傳時(shí)間： 2015-03-19
上傳用戶：杜瑩12345
選擇映射法（SLM）和概率類算法都可以降低OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系統(tǒng)的PAPR（Peak to Average Power Ratio），傳統(tǒng)SLM算法自身較為復(fù)雜，但由于其優(yōu)良的性能，棄之可惜。研究表明，SLM算法和限幅類算法在性能上具有一定的互補(bǔ)性。任何一個(gè)算法未必能達(dá)到抑制PAPR的理想效果，在深入研究了兩個(gè)算法的基礎(chǔ)上，將其優(yōu)點(diǎn)聯(lián)合起來(lái)，以達(dá)到降低OFDM系統(tǒng)PAPR的目的。最后對(duì)聯(lián)合改進(jìn)算法進(jìn)行了分析與仿真，并驗(yàn)證了聯(lián)合改進(jìn)算法的有效性和可行性
上傳時(shí)間： 2013-11-22
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正交頻分復(fù)用技術(shù)（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）非常適合高速通信系統(tǒng)，但存在高峰均功率比（PAPR）的問(wèn)題。對(duì)OFDM系統(tǒng)中如何降低PARR的問(wèn)題進(jìn)行了研究，討論了降低PAPR的主要方法，重點(diǎn)分析了選擇性映射法（SLM），并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于預(yù)編碼矩陣的改進(jìn)算法，最后通過(guò)matlab進(jìn)行了算法仿真，仿真結(jié)果表明，改進(jìn)算法在使得OFDM系統(tǒng)在降低峰均功率比的性能上得到了進(jìn)一步的改善。
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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本程序?yàn)閰R編語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的字符圖形程序。1)制作一個(gè)圖形元素表，表中將所需的各種字符圖形編上號(hào)碼，并用存儲(chǔ)器映射法將其顯示在屏幕的左上部分； 2)將光標(biāo)定位在屏幕的右半部分畫圖區(qū)，上、下、左、右光標(biāo)控制鍵控制光標(biāo)在四個(gè)方向的移動(dòng)，不顯示其軌跡，同時(shí)要控制光標(biāo)位置不超出畫圖區(qū)的邊界； 3)當(dāng)按動(dòng)某一數(shù)字鍵時(shí)，在光標(biāo)位置處顯示出相應(yīng)編號(hào)的字符圖形，然后移動(dòng)光標(biāo)，再顯示下一個(gè)圖形，最后繪制出一幅由字符組成的圖形。 4)按動(dòng)ESC鍵，退出程序，返回DOS。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：kristycreasy
adi bf dsp ＱＡＭ 位映射查表法源碼
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：ayfeixiao
詳細(xì)介紹了三維模型的歸一化處理,基于深度加權(quán)法向映射的三維模型檢索算法
標(biāo)簽： 三維模型 詳細(xì)介紹 加權(quán) 映射
上傳時(shí)間： 2016-03-28
上傳用戶：阿四AIR
雙線性變換的頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系雙線性變換法雖然避免了“頻率混疊效應(yīng)”，但出現(xiàn)了模擬頻率與數(shù)字頻率為一種非線性的關(guān)系情形。即：可見：模擬濾波器與數(shù)字濾波器的響應(yīng)在對(duì)應(yīng)的頻率關(guān)系上發(fā)生了“畸變”，也造成了相位的非線性變化，這是雙線性變換法的主要缺點(diǎn)。具體而言，在上刻度為均勻的頻率點(diǎn)映射到上時(shí)變成了非均勻的點(diǎn)，而且隨頻率增加越來(lái)越密。 雙線性變換法除了不能用于線性相位濾波器設(shè)計(jì)外，仍然是應(yīng)用最為廣泛的設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的方法。
標(biāo)簽： IIR 雙線性變換 數(shù)字濾波器
上傳時(shí)間： 2013-10-12
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數(shù)值微分和數(shù)值積分:Newton-Cotes公式、復(fù)化公式和區(qū)間逐次半分法、外推法和Romberg積分、自適應(yīng)Simpson積分法 [ReMap.rar] - EASYARM2200教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上的存儲(chǔ)器映射
標(biāo)簽： Newton-Cotes EASYARM Romberg Simpson
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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