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設(shè)計(jì)自動化

P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：

P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理

標簽： P0301 P0302 P0303 P0304

上傳時間： 2017-07-12

上傳用戶：ikemada
語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上

語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上，研究兩種基于模型的自適應算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。實驗結果表明，不論采用哪種自適應都能使識別率有一定的提升。兩種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進性，但收斂性較差，而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進特性卻不如MAP。文章討論了在側汰P自適應中，初始模型參數(shù)的先驗知識對自適應效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應效果的影響。文章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應效果，從結果看MAP 和MLLR結合的方法比單獨使用M[AP和MLLR的效果要好。文章還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學模型的MLLR算法等效性進行討論，并給出了統(tǒng)一的算法框架。

標簽： MLLR MAP nh 語音識別

上傳時間： 2014-01-09

上傳用戶：bakdesec
這個程序可以自定義顏色選擇框

這個程序可以自定義顏色選擇框，因為matlab自帶的uisetcolor在編譯后的.exe中運行會導致窗口最小化，所以可以自定義顏色選擇框

標簽： 程序自定義

上傳時間： 2013-12-12

上傳用戶：蠢蠢66
求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3

求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3，構造4階的自相關矩陣R的基于MUSIC算法的功率譜估計的MATLAB程序

標簽： exp n-j pi 0.7

上傳時間： 2017-08-31

上傳用戶：franktu
遺傳算法GA

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜索方法。它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導優(yōu)化的搜索空間，自適應地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應用于組合優(yōu)化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域。它是現(xiàn)代有關智能計算中的關鍵技術。

標簽： 算法

上傳時間： 2016-05-09

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notepad2_4.2.25漢化資源文件

notepad2_4.2.25漢化資源文件 CSDN-tags:notepad2 sChinese 中文rc資源 Notepad2中文資源修改自： http://www.flos-freeware.ch/zip/notepad2_4.2.25_src.zip\src\Notepad2.rc

標簽： notepad2 25 漢化資源

上傳時間： 2018-09-08

上傳用戶：xxagri
高速電路設計詳細基礎理論知識

設計高速電路必須考慮高速訊號所引發(fā)的電磁干擾、阻抗匹配及串音等效應，所以訊號完整性 (signal integrity)將是考量設計電路優(yōu)劣的一項重要指標，電路日異複雜必須仰賴可靠的軟體來幫忙分析這些複雜的效應，才比較可能獲得高品質(zhì)且可靠的設計，因此熟悉軟體的使用也將是重要的研究項目之一。另外了解高速訊號所引發(fā)之各種效應(反射、振鈴、干擾、地彈及串音等)及其克服方法也是研究高速電路設計的重點之一。目前高速示波器的功能越來越多，使用上很複雜，必須事先進修學習，否則無法全盤了解儀器之功能，因而無法有效發(fā)揮儀器的量測功能。其次就是高速訊號量測與介面的一些測試規(guī)範也必須熟悉，像眼圖分析，探針效應，抖動(jitter)測量規(guī)範及高速串列介面量測規(guī)範等實務技術，必須充分了解研究學習，進而才可設計出優(yōu)良之教學教材及教具。

標簽： 高速電路

上傳時間： 2021-11-02

上傳用戶：jiabin
金屬化薄膜電容器

對于國內(nèi)金屬化電容器研究現(xiàn)狀進行闡述，并對電容器自愈性展開討論。

標簽： 薄膜電容器

上傳時間： 2022-02-09

上傳用戶：1208020161
非線性系統(tǒng)多模型自適應控制研究

1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數(shù)形式的性能指標函數(shù)對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統(tǒng)先驗數(shù)據(jù)進行分類處理，再分別對每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統(tǒng)響應速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型來補償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實際運行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數(shù)的動態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對新數(shù)據(jù)進行綜合考量并判斷是否應該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡

標簽： 自適應控制

上傳時間： 2022-03-11

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cadence-allegro16.6高級教程

主要內(nèi)容介紹 Allegro 如何載入 Netlist，進而認識新式轉法和舊式轉法有何不同及優(yōu)缺點的分析，透過本章學習可以對 Allegro 和 Capture 之間的互動關係，同時也能體驗出 Allegro 和 Capture 同步變更屬性等強大功能。Netlist 是連接線路圖和 Allegro Layout 圖檔的橋樑。在這裏所介紹的 Netlist 資料的轉入動作只是針對由 Capture（線路圖部分）產(chǎn)生的 Netlist 轉入 Allegro（Layout部分）1．在 OrCAD Capture 中設計好線路圖。2．然後由 OrCAD Capture 產(chǎn)生 Netlist（annotate 是在進行線路圖根據(jù)第五步產(chǎn)生的資料進行編改）。 3．把產(chǎn)生的 Netlist 轉入 Allegro（layout 工作系統(tǒng)）。 4．在 Allegro 中進行 PCB 的 layout。 5．把在 Allegro 中產(chǎn)生的 back annotate（Logic）轉出（在實際 layout 時可能對原有的 Netlist 有改動過），並轉入 OrCAD Capture 裏進行回編。

標簽： cadence allegro

上傳時間： 2022-04-28

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設(shè)計(jì)自動化

P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：

語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上

這個程序可以自定義顏色選擇框

求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(jpin-jpi)+exp(jw0n-j0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3

遺傳算法GA

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金屬化薄膜電容器

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