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LMS<b>RLS</b>

  • * 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩

    * 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X

    標(biāo)簽: 矩陣 AX 高斯 元素

    上傳時(shí)間: 2015-07-26

    上傳用戶:xauthu

  • (1) 、用下述兩條具體規(guī)則和規(guī)則形式實(shí)現(xiàn).設(shè)大寫(xiě)字母表示魔王語(yǔ)言的詞匯 小寫(xiě)字母表示人的語(yǔ)言詞匯 希臘字母表示可以用大寫(xiě)字母或小寫(xiě)字母代換的變量.魔王語(yǔ)言可含人的詞匯. (2) 、B→tAdA A

    (1) 、用下述兩條具體規(guī)則和規(guī)則形式實(shí)現(xiàn).設(shè)大寫(xiě)字母表示魔王語(yǔ)言的詞匯 小寫(xiě)字母表示人的語(yǔ)言詞匯 希臘字母表示可以用大寫(xiě)字母或小寫(xiě)字母代換的變量.魔王語(yǔ)言可含人的詞匯. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、將魔王語(yǔ)言B(ehnxgz)B解釋成人的語(yǔ)言.每個(gè)字母對(duì)應(yīng)下列的語(yǔ)言.

    標(biāo)簽: 字母 tAdA 語(yǔ)言 詞匯

    上傳時(shí)間: 2013-12-30

    上傳用戶:ayfeixiao

  • 1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動(dòng)一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上 經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)

    1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動(dòng)一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上 經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn),漢諾塔的破解很簡(jiǎn)單,就是按照移動(dòng)規(guī)則向一個(gè)方向移動(dòng)金片: 如3階漢諾塔的移動(dòng):A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外,漢諾塔問(wèn)題也是程序設(shè)計(jì)中的經(jīng)典遞歸問(wèn)題

    標(biāo)簽: 移動(dòng) 發(fā)現(xiàn)

    上傳時(shí)間: 2016-07-25

    上傳用戶:gxrui1991

  • 1. 下列說(shuō)法正確的是 ( ) A. Java語(yǔ)言不區(qū)分大小寫(xiě) B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機(jī)JVM的英文縮寫(xiě) D. 運(yùn)行Java程序需要先安裝JDK

    1. 下列說(shuō)法正確的是 ( ) A. Java語(yǔ)言不區(qū)分大小寫(xiě) B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機(jī)JVM的英文縮寫(xiě) D. 運(yùn)行Java程序需要先安裝JDK 2. 下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是 ( ) A. Java語(yǔ)言是編譯執(zhí)行的 B. Java中使用了多進(jìn)程技術(shù) C. Java的單行注視以//開(kāi)頭 D. Java語(yǔ)言具有很高的安全性 3. 下面不屬于Java語(yǔ)言特點(diǎn)的一項(xiàng)是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 編譯執(zhí)行 4. 下列語(yǔ)句中,正確的項(xiàng)是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f

    標(biāo)簽: Java A. B. C.

    上傳時(shí)間: 2017-01-04

    上傳用戶:netwolf

  • 比較LMS

    比較LMS,RLS, 和Kalman濾波器多用戶檢測(cè)器的性能

    標(biāo)簽: LMS 比較

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:z754970244

  • 自適應(yīng)信號(hào)處理中LMS

    自適應(yīng)信號(hào)處理中LMS,RLS類算法,非常適合做語(yǔ)音增強(qiáng)和語(yǔ)音降噪等算法研究

    標(biāo)簽: LMS 信號(hào)處理

    上傳時(shí)間: 2014-10-26

    上傳用戶:xwd2010

  • LMS

    LMS,RLS,LSL,GAL等幾種自適應(yīng)算法對(duì)比

    標(biāo)簽: LMS

    上傳時(shí)間: 2016-08-16

    上傳用戶:haohaoxuexi

  • 自適應(yīng)濾波器。自適應(yīng)濾波器為11個(gè)權(quán)系數(shù)的FIR結(jié)構(gòu)。(1)不同的方差σ2(2)LMS算法畫(huà)出一次實(shí)驗(yàn)的誤差平方收斂曲線

    自適應(yīng)濾波器。自適應(yīng)濾波器為11個(gè)權(quán)系數(shù)的FIR結(jié)構(gòu)。(1)不同的方差σ2(2)LMS算法畫(huà)出一次實(shí)驗(yàn)的誤差平方收斂曲線,訓(xùn)練長(zhǎng)度為500,給出濾波器系數(shù);進(jìn)行20次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),給出平均收斂曲線。不同步長(zhǎng)值的比較。(3)RLS算法,LMS和RLS算法的比較

    標(biāo)簽: FIR LMS 自適應(yīng)濾波器 系數(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-12-31

    上傳用戶:playboys0

  • Adaptive equalization via kalman filtering techniques. Optimal bounding ellipsoid algorithms, LMS an

    Adaptive equalization via kalman filtering techniques. Optimal bounding ellipsoid algorithms, LMS and RLS and kalman filter

    標(biāo)簽: equalization algorithms techniques ellipsoid

    上傳時(shí)間: 2017-07-20

    上傳用戶:大三三

  • 基于FPGA的語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究與實(shí)現(xiàn).rar

    現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)音不可避免的要受到周?chē)h(huán)境的影響,背景噪聲例如機(jī)械噪聲、街頭音樂(lè)噪音,其他說(shuō)話者的話音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量:此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲,因此接收端的信號(hào)為帶噪語(yǔ)音信號(hào)。混疊在語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲按類別可分為環(huán)境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲;按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。 語(yǔ)音增強(qiáng)的根本目的就是凈化語(yǔ)音質(zhì)量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復(fù)雜性,很難歸納出一個(gè)統(tǒng)一的特征,因此不可能尋求一種算法完全適應(yīng)于所有的噪音消除,因此語(yǔ)音增強(qiáng)是一個(gè)復(fù)雜的工程。 有關(guān)抗噪聲技術(shù)的研究以及實(shí)際環(huán)境下的語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為語(yǔ)音信號(hào)處理非常重要的研究課題,已經(jīng)作了大量的研究工作,取得了豐富的研究成果。本文僅對(duì)加性噪聲下的語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論,我們先給出語(yǔ)音信號(hào)處理的基本理論,它是語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究和實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ),在此基礎(chǔ)總結(jié)了自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)以及在語(yǔ)音增強(qiáng)方面的應(yīng)用。選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對(duì)象,提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系,得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法,并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下,L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權(quán)系數(shù)收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)和使用MALTLAB對(duì)語(yǔ)音算法進(jìn)行仿真、并輸入了多種實(shí)際環(huán)境下的噪音進(jìn)行濾波仿真并對(duì)仿真的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。總結(jié)出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應(yīng)濾波器在語(yǔ)音濾波方面的特點(diǎn) 和應(yīng)用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎(chǔ)上,利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具,完成了L M S自適應(yīng)濾波器的FPGA設(shè)計(jì)。 關(guān)鍵詞:語(yǔ)音增強(qiáng),背景噪音,自適應(yīng)濾波器,LMS,RLS,F(xiàn)PGA

    標(biāo)簽: FPGA 語(yǔ)音增強(qiáng) 算法研究

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:lijianyu172

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