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旋轉不變技術估計信號參數(ESPRIT)算法是子空間估計的兩個經典方法,它們都能夠有效地估計特征子空間。程序包里面實現了用LS估計和TLS估計的ESPRIT算法。

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本篇論文從常用語音特征參量的提取、基于矢量量化和混合高斯模型的說話 人識別、識別方法的優化及系統實現與實驗結果這幾個方面討論了說話人識別的 應用技術

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在這里輸入需要翻實現parzen 庫中找出與當前情況距離最近的樣本的方法.把距離定義為相匹配的輸入事例的特征加權和譯的文字

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該目錄包含了代碼執行Kohonen自組織特征 地圖網絡。源代碼中可以找到SOFM.CPP 。樣本數據中發現 SOFMSAMP.PAT 。的自組織特征映射程序接受輸入的載體和組成 計算重量。輸出定

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SampleDemo指紋模式識別預處理演示（特征點獲?。?/a>

KPCA與SVM共同用于人臉識別 SVM提高了分類效果 KPCA是一種借鑒SVM中核函數的一種較好的特征提取方法

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用于圖像識別的新型神經元網絡 提出了一種用于圖像識別的映封正交神經元網絡。 在一般情況下待識別的樣本空間的維數相當大, 為了有效地進行識別,必須把樣本空間的維數降下來。目前常用的方法就是特征提取

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TMS320VC5416的主要特征有： (1)優化的CPU結構：增強的多總線結構

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本文通過分析整合城市軌道交通信息的功能需求和各個業務子系統的結構特征,提出了基于組件技術COM/CORBA(組件對象模型/公共對象請求代理體系)的城市軌道交通信息共享系統。

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第二章 解線性方程組的直接法 第三章 解線性方程的迭代法 第四章 插值法 第五章 數據擬合 第六章 數值微分和積分 第七章 矩陣特征值問題 第八章 非線性方程數值解法 第九章 非線性方程

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