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  1. 用四阶统计量方法对图像特征进行提取的MATLAB仿真程序

  2. 用四阶统计量方法对图像特征进行提取，进行分析，所用的是MATLAB仿真，仿真的程序和结果都有！

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-06-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：forestca

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 考研数学公式手册（数学一二三均适用）.pdf

  2. 别人花10分钟做出来的题，你2分钟靠公式就可以解决。既然如此，又何必自己费心费力去推导呢？最主要的是，在真正考研的考场上，你可能会大脑空白，所以记清这些公式可能比你慌慌张张去推导的正确率高很多！目录 0000000000000 8第二部分线性代数8 ⊙0000000000000 第一章行列式 …(117) 第一节行列式的概念与性质…… (117 第二节行列式的计算 (119) 第二章矩阵 (121) 第一节矩阵的概念 …(122) 第二节矩阵的运算 (123) 第三节逆矩阵 (125) 第四节矩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：790626304
    • 提供者：aiboom

  1. 台达楼宇自动化解决方案.pdf

  2. 台达楼宇自动化解决方案pdf,台达楼宇自动化解决方案：本文档是台达楼宇自动化解决方案手册，帮助用户更加了解台达在楼宇自动化行业的成功案例。台达楼宇自动化解决方案 智能系统 Delta BEMs Cloud Delta bems Video Wall Dashboard 管理系统 Integration Platform Delta Energy Online Facility management 随着自动化技术的日新月异与成本的降低,及人们对于建 SCADA Delta Centre CMS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的非因果AR系统盲辨识算法

  2. 许多领域中经常需要辨识非因果系统。比如地震勘探、通讯和水声信号处理等。单靠相关函数解决这类非因果系统的盲辨识问题是远远不够的，因为它不包含系统的相位信息［1］。　　　　近年来，基于高阶统计量的系统辨识方法受到了高度的重视。与传统的辨识方法相比较，高阶统计量的优点在于：     1.可保留系统的相位信息，从而有效地辨识非最小相位、非因果系统。     2.可以抑制加性有色噪声的影响，提高算法的鲁棒性。     在各种高阶统计量中，计算相对简单的四阶统计量，因为可以处理对称分布信号而受到特别重视，成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：189440
    • 提供者：weixin_38605590

  1. Python进阶：使用Matplotlib进行数据可视化(二)

  2. 简介 CSDN 编辑时，图片容易缺失，可关注「懒编程」获得更好的阅读体验。 接着 使用Matplotlib进行数据可视化(一) ，继续使用 Matplotlib 绘制图像，公众号回复 data2 就可以获得本文章的代码与使用数据。 箱线图(BoxPlot) 箱线图(BoxPlot)也称箱须图(Box-whisker Plot)，它利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，如下图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：348160
    • 提供者：weixin_38609089

  1. 非因果AR系统盲辨识算法

  2. 许多领域中经常需要辨识非因果系统。比如地震勘探、通讯和水声信号处理等。单靠相关函数解决这类非因果系统的盲辨识问题是远远不够的，因为它不包含系统的相位信息［1］。　　　　近年来，基于高阶统计量的系统辨识方法受到了高度的重视。与传统的辨识方法相比较，高阶统计量的优点在于：     1.可保留系统的相位信息，从而有效地辨识非相位、非因果系统。     2.可以抑制加性有色噪声的影响，提高算法的鲁棒性。     在各种高阶统计量中，计算相对简单的四阶统计量，因为可以处理对称分布信号而受到特别重视，成为许

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38728464