基于MATLAB實現的說話人識別程序，分別用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，對語音文件進行訓練和測試，效果不錯。~..~ 下面說明一下bprengong程序： 數據分別用來訓練和測試兩部分。 具體程序分為兩部分，第一部分為：計算識別模型 變量v是mfcc處理以后的矢量。因為數據可能長短不一，所以放在同一進行截取。p的每一行代表一個語音數據（共15個）。變量Pr為每一行的最大最小值。變量T為目標值。輸出神經元個數為15。 在訓練階段，如果用于訓練的輸入訓練樣本的類別標號為i（即語音數據的標號），則訓練時設第i個節點的期望輸出設為1。其余節點期望輸出均為0。 在識別時，當一個未知類別的樣本作用到輸入端時，考查各輸出節點的輸出，并將這個樣本的類別判定為輸出值最大的那個節點對應的類別。
上傳時間： 2016-05-23
上傳用戶：釣鰲牧馬
此代碼實現不同圖像顏色制式之間的相互轉換，如XYZ<->RGB, 不同標準的RGB<->RGB 以及RGB<->YCbCr之間的轉換，包內含有matlab仿真代碼m文件、VHDL代碼.v文件以及modelsim仿真的testbench文件，相信對大家有一定的幫助
上傳時間： 2016-05-26
上傳用戶：klin3139
基于J2EE技術的網上商城系統構建 本課題以國家8 6 3引導項目 ， 暨新疆自治區高新計劃項目 — 廣匯美居物流園網上 商城系統為背景。旨 在利用先進的系統建模思想以及當前流行的We b編程技術，將迭 代式、以用戶需求為驅動和以構架為中心的R U P統一開發過程的系統建模思想應用到 電子商務系統模型的需求分析和設計的各個階段， 完整地實現整個系統的建模過程。 在 此基礎上對系統實現的關鍵技術問題:數據庫的并發訪問，MV C模式的應用以及統計 信息的圖表顯示等關鍵技術進行了具體的分析和實現。 本文利用I nt e 川 e 吸 的強大功能，借鑒國內外電子商務方面的相關經驗，分析虛擬店 鋪，網上商城及網上拍賣的功能結構和實現方式， 為廣匯美居物流園的商戶搭建網上虛 擬店鋪，網上商城及網上商品竟拍系統平臺。該系統經過近半年的使用，實際應用效果 較好。采用的R U P開發方法和M V c的設計模式使系統的靈活性和可擴展性大大增強。
上傳時間： 2014-12-03
上傳用戶：edisonfather
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：我們的船長
This demonstration illustrates the application of adaptive filters to signal separation using a structure called an adaptive line enhancer (ALE). In adaptive line enhancement, a measured signal x(n) contains two signals, an unknown signal of interest v(n), and a nearly-periodic noise signal eta(n). The goal is to remove the noise signal from the measured signal to obtain the signal of interest.
標簽： demonstration application illustrates separation
上傳時間： 2014-09-08
上傳用戶：2525775
設計一臺微機控制的數控直流電壓源，為電子設備供電。 在設計過程中，選擇1～2個單元電路使用仿真軟件（例如Multisim2001等）進行仿真調試。 用計算機繪制所有的電路圖和印刷電路圖 1.1.2設計要求 輸出電壓范圍0-30v，步進值為0.1V 電壓調整率Sv<0.05％V； 電流調整率Si<0.03％A； 紋波電壓〈峰峰值<=5mA； 具有過流保護和短路保護功能；用數字顯示輸出電壓
上傳時間： 2016-06-12
上傳用戶：xc216
!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量，M=N+1，其中N為自變量的個數；M包括的因變量個數 ! K：輸入變量，觀測點數； ! F1：引入因子時顯著性的F-分布值； ! F2：剔除因子時顯著性的F-分布值； ! XX：存放自變量和因變量的平均值； ! B：存放回歸系數； ! V：存放偏回歸平方和和殘差平方和Q； ! S：存放回歸系數的標準偏差和估計的標準偏差； ! C：存放復相關系數； ! F：存放F-檢驗值；
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：zaizaibang
數字電壓表 AD芯片： 采用8位串行A/D轉換器ADC0832。 ● 8位分辨率，逐次逼近型，基準電壓為 5V ● 5V單電源供電 ● 輸入模擬信號電壓范圍為 0～5V ● 有兩個可供選擇的模擬輸入通道 顯示： 使用三個數碼管。 顯示范圍： 0.00 － 5.10 （單位：V） 連接方式： AD_CLK → P1.0 AD_DAT → P1.1 AD_CS → P3.4 模擬輸入 → CH0 (AD_DAT = DO + DI) ADC0832輸出最大轉換值＝FFH (255) 設定最大測量值＝5.1V 255X=5.1 X=0.02 即先乘2再除以100 （小數點放在第三位數碼管）
上傳時間： 2016-06-21
上傳用戶：zhangliming420
數字電壓表 AD芯片： 采用8位串行A/D轉換器ADC0832。 ● 8位分辨率，逐次逼近型，基準電壓為 5V ● 5V單電源供電 ● 輸入模擬信號電壓范圍為 0～5V ● 有兩個可供選擇的模擬輸入通道 顯示： 使用三個數碼管。 顯示范圍： 0.00 － 5.10 （單位：V） 連接方式： AD_CLK → P1.0 AD_DAT → P1.1 AD_CS → P3.4 模擬輸入 → CH0 (AD_DAT = DO + DI) ADC0832輸出最大轉換值＝FFH (255) 設定最大測量值＝5.1V 255X=5.1 X=0.02 即先乘2再除以100 （小數點放在第三位數碼管）
上傳時間： 2016-06-21
上傳用戶：懶龍1988
數字電壓表 AD芯片： 采用8位串行A/D轉換器ADC0832。 ● 8位分辨率，逐次逼近型，基準電壓為 5V ● 5V單電源供電 ● 輸入模擬信號電壓范圍為 0～5V ● 有兩個可供選擇的模擬輸入通道 顯示： 使用P0口的數碼管顯示轉換值。 顯示范圍： 0.00 － 5.10 （單位：V） 連接方式： AD_CLK → P1.0 AD_DAT → P1.1 AD_CS → P3.4 模擬輸入 → CH0 (AD_DAT = DO + DI) ADC0832輸出最大轉換值＝FFH (255) 設定最大測量值＝5.1V 255X=5.1 X=0.02 即先乘2再除以100 （小數點放在第三位數碼管）
上傳時間： 2013-12-05
上傳用戶：dreamboy36
