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計(jì)(jì)算方法

  • 一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法

    為了提高語音信號(hào)的識(shí)別率，提出了一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法。該方法先對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理，然后進(jìn)行小波分解，在此基礎(chǔ)上提取LPCC參數(shù)，從而構(gòu)成新向量作為每幀信號(hào)的特征參數(shù)。最后采用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行說話人語音識(shí)別，實(shí)驗(yàn)表明新特征參數(shù)取得了較好的識(shí)別率。

    標(biāo)簽： LPCC 參數(shù)提取

    上傳時(shí)間： 2013-10-10

    上傳用戶：asdgfsdfht

  • 電容值的讀取方法

    常見電容值的讀取方法

    標(biāo)簽： 電容值 讀取

    上傳時(shí)間： 2013-11-10

    上傳用戶：WMC_geophy

  • 一種模擬電路故障診斷方法

    為了解決模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問題, 有效提高分類的準(zhǔn)確度, 提出了一種模擬電路故障診斷的新方法。

    標(biāo)簽： 模擬電路 故障診斷

    上傳時(shí)間： 2013-11-03

    上傳用戶：guanhuihong

  • 用于圖像分類的有偏特征采樣方法

    為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布，使特征采樣點(diǎn)盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來，計(jì)算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對(duì)區(qū)域特征進(jìn)行編碼，導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗(yàn)概率計(jì)算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，平均精度比隨機(jī)選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗(yàn)證了算法的有效性。

    標(biāo)簽： 圖像分類 特征采樣

    上傳時(shí)間： 2013-10-24

    上傳用戶：wawjj

  • 基于周期平穩(wěn)的盲信噪比估計(jì)方法

    基于對(duì)信號(hào)的周期平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)量的分析，提出了一種高斯白噪聲信道下的盲信噪比估計(jì)方法。對(duì)信號(hào)的調(diào)制方式?jīng)]有要求，也不需要發(fā)送端發(fā)送己知數(shù)據(jù)。

    標(biāo)簽： 周期 信噪比

    上傳時(shí)間： 2013-11-07

    上傳用戶：hakim

  • 對(duì)非整周期正弦波形信噪比計(jì)算方法的研究

    以雙音多頻信號(hào)為例，通過運(yùn)用快速傅里葉變換和Hanning窗等數(shù)學(xué)方法，分析了信號(hào)頻率，電平和相位之間的關(guān)系，推導(dǎo)出了計(jì)算非整周期正弦波形信噪比的算法，解決了數(shù)字信號(hào)處理中非整周期正弦波形信噪比計(jì)算精度低下的問題。以C編程語言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證明了算法的正確性和可重用性，并可極大的提高工作效率。

    標(biāo)簽： 周期 信噪比 正弦 波形

    上傳時(shí)間： 2014-01-18

    上傳用戶：laomv123

  • 量子點(diǎn)接觸器件電勢(shì)準(zhǔn)3D數(shù)值模型和模擬方法

    采用三維泊松方程和二維薛定諤方程自洽求解方法,建立量子點(diǎn)接觸器件（QPC）內(nèi)的電勢(shì)分布和二維電子氣層的電子密度分布的準(zhǔn)三維模型及模擬方法,并將模擬結(jié)果與傳統(tǒng)的Buttiker鞍型電勢(shì)分布進(jìn)行比較。

    標(biāo)簽： 量子點(diǎn) 接觸器 電勢(shì) 數(shù)值

    上傳時(shí)間： 2013-10-18

    上傳用戶：ZOULIN58

  • 現(xiàn)代模擬電路智能故障診斷方法研究與發(fā)展

    針對(duì)傳統(tǒng)診斷方法的不足之處，介紹了基于人工智能和現(xiàn)代信息信號(hào)處理的現(xiàn)代故障診斷方法，包括專家系統(tǒng)診斷方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法、模糊診斷方法和基于核的診斷方法，同時(shí)系統(tǒng)地分析了每種方法的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)、研究進(jìn)展和典型應(yīng)用。最后探討了目前模擬電路故障診斷研究存在的問題和未來的發(fā)展方向。

    標(biāo)簽： 模擬電路 故障診斷 發(fā)展 方法研究

    上傳時(shí)間： 2013-10-30

    上傳用戶：maricle

  • 一種新的ISM頻段低噪聲放大器設(shè)計(jì)方法

    為解決ISM頻段低噪聲放大器降低失配與減小噪聲之間的矛盾,提出了一種改善放大器性能的設(shè)計(jì)方法.分析了單項(xiàng)參數(shù)的變化規(guī)律,提出了提高綜合性能的方法,給出了放大器封裝模型的電路結(jié)構(gòu).對(duì)射頻放大器SP模型和封裝模型進(jìn)行仿真.仿真結(jié)果表明,輸入和輸出匹配網(wǎng)絡(luò)對(duì)放大器的性能有影響,所提出的設(shè)計(jì)方法能有效分配性能指標(biāo),為改善ISM頻段低噪聲放大器的性能提出了一種新的途徑

    標(biāo)簽： ISM 頻段 低噪聲放大器 設(shè)計(jì)方法

    上傳時(shí)間： 2013-11-10

    上傳用戶：909000580

  • 非線性電路的分析方法

    　　非線性電路的分析方法 　　2.1 概述 　　2.2 非線性電路分析法 　　2.3 模擬乘法器

    標(biāo)簽： 非線性電路 分析方法

    上傳時(shí)間： 2014-01-07

    上傳用戶：ks201314

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