結合馬爾可夫過程，提出一種概率論的聲源定位算法，并給出了基于DSP的機器人實現。其中聲源定位部分采用三個麥克風呈三角形放置，為減小由于噪聲等引起的TDOA估計誤差，采用馬爾可夫過程計算時延，這樣計算的時延會更可靠。該方案中的聲源定位也屬于一維定位，即只需知道聲源的方向角
標簽： 馬爾可夫 過程
上傳時間： 2017-04-04
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樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
標簽： MIN 元素 tree
上傳時間： 2017-05-14
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歐幾里德算法：輾轉求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 當b為0時,兩數的最大公約數即為a getchar()會接受前一個scanf的回車符
標簽： gcd getchar scanf mod
上傳時間： 2014-01-10
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馬爾可夫隨機場在sar圖像分割方面的應用文獻
標簽： sar 馬爾可夫隨機場 圖像分割 方面
上傳時間： 2017-05-30
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馬爾可夫鏈算法,可以自動輸出一段有意義的文
標簽： 馬爾可夫 算法 自動 輸出
上傳時間： 2017-07-07
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數據結構課程設計 數據結構B+樹 B+ tree Library
標簽： Library tree 數據結構 樹
上傳時間： 2013-12-31
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基于四元數小波變換的隱馬爾可夫樹模型（Q-HMT）,并應用于圖像去噪，圖像去噪效果在峰值信噪比以及視覺效果上均優于經典的去噪方法。
標簽： hmt 模型 去噪
上傳時間： 2016-07-01
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解析深度學習：語音識別實踐》是首部介紹語音識別中深度學習技術細節的專著。全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。
標簽： 深度學習 語音識別
上傳時間： 2022-07-24
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(1) 、用下述兩條具體規則和規則形式實現.設大寫字母表示魔王語言的詞匯 小寫字母表示人的語言詞匯 希臘字母表示可以用大寫字母或小寫字母代換的變量.魔王語言可含人的詞匯. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、將魔王語言B(ehnxgz)B解釋成人的語言.每個字母對應下列的語言.
標簽： 字母 tAdA 語言 詞匯
上傳時間： 2013-12-30
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1.推動教育學發展的內在動力是( D)的發展。A.教育規律 B.教育價值 C.教育現象 D.教育問題 2.提出“泛智”教育思想，探討“把一切事物教給一切人類的全部藝術”的教育家是( B)A.培根 B.夸美紐斯 C.赫爾巴特 D.贊可夫
標簽： A. B. C. D.
上傳時間： 2017-01-06
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