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搜索资源列表

  1. 随机信号处理的新方法

  2. 年来，高阶谱H(igher一derrsPectar一05)和神经网络引起了广泛的兴趣。在理论研究 和应用方面都取得很大的进展。我们研究高阶谱主要有下歹纽三方面的原因:提取偏离高 斯特性以外的信息;恢复信号的正确的相位信息;在时间序列分析中，检测和表征信号的 非线性特性。在时间序列分析和系统辨识中，利用神经网络的一个主要原因就是前向神 经网络逼近任意连续有界函数的能力。 本论文基于高阶谱和神经网络，在随机信号的处理方面作者作了以下几方面的工作: 我们首先提出Sims-aPi一l让改de回归神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-28
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：xueying9827

  1. 阵列信号处理--授课老师：廖桂生

  2. 第一章：绪论 第二章：数学基础 第三章：空域滤波原理及算法 第四章：部分自适应处理技术 第五章：阵列信号的高分辨处理 第六章：相干信源的高分辨处理 第七章：最大似然与加权子空间拟合方法估计信号源方向 第八章：基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理简介

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：muyiyangmei

  1. 统计信号处理：非高斯信号处理及其应用

  2. 本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。 第1章 绪论 1.1 预备知识 1.1.1 信号与信号处理的概念 1.1.2 随机变量及其分布 1.1.3 随机信号及随机过程 1.1.4 统计信号处理的原理与方法 1.2 矩理论简介 1.2.1 矩及统计量的概念 1.2.2 二阶统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：skywater928

  1. 时间序列分析——高阶统计量方法

  2. 本课程主要介绍现代信号处理中的“高阶统计量及其谱分析”和“时频分析”等内容。重点介绍随机信号和确定性信号的矩和累积量以及高阶谱的定义和基本性质；高阶累积量和高阶谱的估计方法，包括常规非参数估计法和基于AR、MA和ARMA模型的参数估计法。并介绍高阶累积量及其谱在信号检测、系统辩识、非线性检测等方面的应用。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-02-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zhaison

  1. 统计信号处理：非高斯信号处理及其应用

  2. 本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：GoldKey

  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. 张贤达的《高阶统计量信号处理方法》

  2. 高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析方法，在此上传张贤达的这本书，希望对大家的学习有所帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-05
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：langzicjx2010

  1. 阵列信号处理

  2. 是课堂ppt，深入浅出。 第一章：绪论 第二章：数学基础 第三章：空域滤波原理及算法 第四章：部分自适应处理技术 第五章：阵列信号的高分辨处理 第六章：相干信源的高分辨处理 第七章：最大似然与加权子空间拟合方法估计信号源方向 第八章：基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理简介

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：kelly_cxl

  1. 廖桂生的阵列信号处理ppt讲义

  2. 廖桂生的阵列信号处理ppt讲义 第一章：绪论 第二章：数学基础 第三章：空域滤波原理及算法 第四章：部分自适应处理技术 第五章：阵列信号的高分辨处理 第六章：相干信源的高分辨处理 第七章：最大似然与加权子空间拟合方法估计信号源方向 第八章：基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理简介

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：heuac

  1. 时间序列分析-高阶统计量方法-张贤达

  2. 作为信号处理方面的经典之作，与《现代信号处理》的阅读可以相辅相成，对于理解高阶统计量有很重要的帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-09
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：hy84371538

  1. 高阶统计量信号处理方法

  2. 高阶统计量(Higher-order Statistics)是指比二阶统计量更高阶的随机变 量或随机过程的统计量。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2017-10-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：amirah333

  1. 清华大学学术专著 时间序分析——高阶统计量方法_10202471

  2. 绝版书！张贤达的精典之作。共有531页。全书共分十三章，内容包 括高阶统计量、非参数化高阶谱分析、因果和非因果非最小相位系统的辨识、 自适应估计和滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、多元时间序列分析、时变 非高斯信号的时频分析、阵列处理、循环平稳时间序列分析以及其它专题（时 延估计、盲反卷积和盲均衡、多维非高斯信号）。

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2018-05-19
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42205529

  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-07
    • 文件大小：88
    • 提供者：sacacia

  1. 阵列信号处理-ppt-廖桂生

  2. 阵列信号处理-ppt-廖桂生，西电教授讲义，第一章：绪论 第二章：数学基础 第三章：空域滤波原理及算法 第四章：部分自适应处理技术 第五章：阵列信号的高分辨处理 第六章：相干信源的高分辨处理 第七章：最大似然与加权子空间拟合方法估计信号源方向 第八章：基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理简介

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-11-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hgxiang2008

  1. 基于独立分量分析的多次波盲分离方法研究

  2. 基于独立分量分析的多次波盲分离方法研究，郭科，何国柱，独立分量分析是一种新的基于高阶统计量的多维信号处理方法，目的是分离非高斯混合信号，使得各个分量在统计上尽可能独立。常规多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：334848
    • 提供者：weixin_38678057

  1. 基于高阶统计量的随钻地震信号分析方法

  2. 基于高阶统计量的随钻地震信号分析方法，刘亚楠，王林飞，复杂多变微弱钻头信号的准确检测与精准提取是随钻地震发展的瓶颈。本文针对钻头震源信号自身特点，利用高阶统计量分析方法处理随

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38620839

  1. 计算机等级考试四级嵌入式系统开发工程师复习要点汇总.pdf

  2. 计算机等级考试四级嵌入式系统开发工程师复习要点汇总O随光 评enku.sui.me (1)调度:给定一组实时任务和系统资源,确定每个任务何时何地执行的整 个过程。 (2)抢占式调度:通常是优先级驱动的调度,如uCOS。优点是实时性好 反应快,调度算法相对简单,可以保证高优先级任务的时间约束;缺点是上下文 切换多 (3)非抢占式调度:通常是按时间片分配的调度,不允许任务在执行期间被 中断,仟务一旦占用处理器就必须执行完毕或自愿放弃,如 Wince。优点是上 下文切换少;缺点是处理器有效资源利用率低

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2019-08-17
    • 文件大小：392192
    • 提供者：qq_33211808

  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. 基于最小色散准则和分数低阶统计量的诱发电位盲估计新方法

  2. 诱发电位（EPs）已被广泛使用量化神经系统特性。 传统的开发EP分析方法在背景噪音的情况下在EP中是高斯分布的。 阿尔法稳定分布是高斯的概括，是更好地模拟脉冲噪声比生物医学信号处理中的高斯分布。 常规盲分离和估计诱发电位的方法是基于在二阶统计或高阶统计上。 常规盲分离和估计诱发电位的方法基于二阶统计量（SOS）。 在本文中，我们提出了一种基于最小的新算法色散准则和分数低阶统计数据。 仿真实验表明提出的新算法比常规算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：472064
    • 提供者：weixin_38712908

  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