語音識別中的模型和算法：動態時間歸正技術（DTW），隱馬爾可夫模型（HMM），高斯混合模型（GMM），高斯混合模型（GMM）
標簽： DTW 語音識別 模型 動態時間
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：nanfeicui
機器學習中的E M算法，本代碼是基于高斯混合模型的E M 算法聚類。
標簽： 機器學習 算法
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：jcljkh
用來產生均勻分布或高斯分布的偽隨機數 （近似白噪聲），它們可具有不同的均值和方差。用REMEZ算法求交錯點組。用Cholesky分解求ARMA模型的參數并作譜估計。求MA模型的參數 并估計功率譜。 用最小方差法估計序列 的功率譜。
標簽： 分布 偽隨機 高斯 白噪聲
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：aa54
給出比較少見的16PSK的仿真算法，包括高斯信道，瑞利信道及線性時不變信道。其中，在瑞利信道中，給出了均衡前均衡后比較結果，從中可以看出均衡的效果
標簽： PSK 16 比較 仿真
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：蟲蟲蟲蟲蟲蟲
利用c++編寫的矩陣迭代算法，其中包含了雅可比方法和高斯-賽德爾方法
標簽： 編寫 矩陣 算法 迭代
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：jqy_china
想學習算法的朋友，可以看看拉格朗日算法參考參考
標簽： 學習算法
上傳時間： 2014-06-07
上傳用戶：zwei41
：介紹了擴展卡爾曼濾波算法和無跡變換(unscented transformation，UT)算法，并對擴展卡爾曼濾波算法(EKF)和無 跡卡爾曼濾波算法(UKF)進行比較，闡明了UKF優于EKF。在此基礎上，提出了一種基于Unscented變換(uT)的高斯和濾 波算法，該算法首先通過合并準則得到適當個數的混合高斯模型，逼近系統中非高斯噪聲的概率密度
標簽： transformation unscented 擴展 卡爾曼濾波
上傳時間： 2015-11-25
上傳用戶：bruce
矩陣和初等幾何常用算法，包括高斯-約當法求逆矩陣、用喬里斯基分解法求對稱正定陣的線性方程組等等的源代碼
標簽： 矩陣 幾何 算法
上傳時間： 2014-11-10
上傳用戶：450976175
用C＋＋語言編寫的數值算法程序，本程序編寫的是高斯發解方程組
標簽： 語言 編寫 數值算法 程序
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：qq521
提出一種基于視覺特性的圖像摘要算法，增大人眼敏感的頻域系數在計算圖像Hash時的權重，使得圖像Hash更好地體現視覺特征，并提高魯棒性。將原始圖像的分塊DCT系數乘以若干由密鑰控制生成的偽隨機矩陣，再對計算的結果進行基于分塊的Watson人眼視覺特性處理，最后進行量化判決產生固定長度的圖像Hash序列。本算法比未采用視覺特性的算法相比，提高了對JPEG壓縮和高斯濾波的魯棒性。圖像摘要序列由密鑰控制生成，具有安全性。
標簽： 視覺特性 圖像 算法
上傳時間： 2016-01-19
上傳用戶：wendy15
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