* 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 * a----矩陣A * m----矩陣B的列數 * 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
上傳時間： 2015-07-26
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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.
上傳時間： 2013-12-30
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1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,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 經過研究發現，漢諾塔的破解很簡單，就是按照移動規則向一個方向移動金片： 如3階漢諾塔的移動：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，漢諾塔問題也是程序設計中的經典遞歸問題
上傳時間： 2016-07-25
上傳用戶：gxrui1991
1. 下列說法正確的是 （ ） A. Java語言不區分大小寫 B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機JVM的英文縮寫 D. 運行Java程序需要先安裝JDK 2. 下列說法中錯誤的是 ( ) A. Java語言是編譯執行的 B. Java中使用了多進程技術 C. Java的單行注視以//開頭 D. Java語言具有很高的安全性 3. 下面不屬于Java語言特點的一項是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 編譯執行 4. 下列語句中，正確的項是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f
上傳時間： 2017-01-04
上傳用戶：netwolf
比較LMS，RLS, 和Kalman濾波器多用戶檢測器的性能
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：z754970244
自適應信號處理中LMS，RLS類算法，非常適合做語音增強和語音降噪等算法研究
上傳時間： 2014-10-26
上傳用戶：xwd2010
LMS，RLS，LSL，GAL等幾種自適應算法對比
標簽： LMS
上傳時間： 2016-08-16
上傳用戶：haohaoxuexi
自適應濾波器。自適應濾波器為11個權系數的FIR結構。（1）不同的方差σ2（2）LMS算法畫出一次實驗的誤差平方收斂曲線，訓練長度為500，給出濾波器系數；進行20次獨立實驗，給出平均收斂曲線。不同步長值的比較。（3）RLS算法，LMS和RLS算法的比較
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：playboys0
Adaptive equalization via kalman filtering techniques. Optimal bounding ellipsoid algorithms, LMS and RLS and kalman filter
標簽： equalization algorithms techniques ellipsoid
上傳時間： 2017-07-20
上傳用戶：大三三
現實生活中的語音不可避免的要受到周圍環境的影響，背景噪聲例如機械噪聲、街頭音樂噪音，其他說話者的話音等均會嚴重地影響語音信號的質量：此外傳輸系統本身也會產生各種噪聲，因此接收端的信號為帶噪語音信號?；殳B在語音信號中的噪聲按類別可分為環境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質可分為平穩噪聲和非平穩噪聲。 語音增強的根本目的就是凈化語音質量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復雜性，很難歸納出一個統一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應于所有的噪音消除，因此語音增強是一個復雜的工程。 有關抗噪聲技術的研究以及實際環境下的語音信號處理系統的開發，在國內外已經成為語音信號處理非常重要的研究課題，已經作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對加性噪聲下的語音增強技術做了較為仔細的討論，我們先給出語音信號處理的基本理論，它是語音增強算法研究和實現的理論基礎，在此基礎總結了自適應信號處理技術的特點以及在語音增強方面的應用。選取工程領域最常用的自適應LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法，并分析了在平穩和非平穩噪聲環境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權系數收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語言程序設計和使用MALTLAB對語音算法進行仿真、并輸入了多種實際環境下的噪音進行濾波仿真并對仿真的結果進行比較和分析?？偨Y出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應濾波器在語音濾波方面的特點 和應用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應濾波器的FPGA設計。 關鍵詞：語音增強，背景噪音，自適應濾波器，LMS，RLS，FPGA
上傳時間： 2013-04-24
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