搜索资源列表
emd
- 采用镜像延拓方法以解决EMD分解过程中存在的端点效应问题，经过实际测试，较传统EMD方法可有效解决端点效应问题。(The mirror extension method is used to solve the end effect problem in the EMD decomposition process. After practical testing, the endpoint effect problem can be effectively solved by the tradi
usb-api-1.0.2
- USB数据接收和数据发送，包含了USB 设备的配置，USB 配置描述符的接口，USB 设备的接口，USB 设备描述符的接口，USB 端点的接口，USB 端点描述符的接口，USB hub 的接口，USB 接口的接口，USB 接口描述符的接口，USB 管道的接口，USB 端口的接口(USB data receiving and sending, contains a USB device configuration, USB interface configuration descr iptor,
EEMD和VMD程序
- EEMD在EMD的基础上进行添加高斯白噪声，VMD相对于EEMD时频分解效果更好，有效的抑制了模态混叠和端点效应(EEMD adds Gaussian white noise on the basis of EMD, and VMD has better effect on time-frequency decomposition than EEMD, effectively suppressing modal aliasing and endpoint effects)
C++提取连续区间 - 副本
- 提取一段递增数列中连续区间个数，并给出初始端点值(The number of continuous intervals in an increasing sequence is extracted, and the initial endpoint value is given)
WCF配置及PHP调用WCF
- WCF终结点配置简单说明，以及PHP调用WCF服务的简单例子(A simple example of the WCF endpoint configuration, and a simple example of PHP calling the WCF service)
duandianjiance
- 该程序能实现语音信号的端点检测功能。其中enframe是duandianjiance的子函数(Realization of endpoint detection function of speech signal)
vad
- 自适应端点检测。那么什么是自适应端点检测呢？也就是采集声音信号的时候，开始说话到说话结束，我们把这一段声音信号采集下来进行处理。(Adaptive endpoint detection. So what is adaptive endpoint detection? That is, when the sound signal acquisition, began to speak to the end of the speech, we collected this sound signal
An
- 语音端点检测，一种基于MFCC的余弦值单门限值检测方法，适用于低SNR环境(Speech endpoint detection, a single threshold value detection method based on the cosine value of MFCC, suitable for low SNR environment)
egtwcc
- 用于灰色模型预测中的灰色端点三角白化权函数聚类分析(Grey endpoint triangular whitening weight function clustering analysis for grey model prediction)
哼歌识曲
- 通过语音分帧、端点检测、pitch提取、DTW算法，实现歌曲识别(Through voice framing, endpoint detection, pit extraction, DTW algorithm, song recognition is realized)
EMD程序
- 基于镜像延拓法的emd分解，用于解决端点效应(EMD decomposition based on mirror extension method to solve endpoint effect.)
ss
- imedia API 函数有很大的改进，这一系列就是主要学习Audio parts ---- core Audio APIs, 学习主要资料是来自Microsoft MSDN, 目的是完善项目中的声卡控制模块。(The core audio APIs provide the means for audio applications to access audio endpoint devices such as headphones and microphones. The core)
Untitled2
- Use fractal dimension to identify the voice signal endpoint
short_zero_crossing_rate
- 语音信号的短时过零率求取，此过程为语音信号的一个重要特征提取过程，可用于端点检测等过程。(This process is an important feature extraction process for speech signals and can be used for endpoint detection and other processes.)
jiance
- 可以用于一段语音信号的端点检测，并显示其起始点和终止点(Endpoint detection for a speech signal)
基于DTW算法的语音识别系统
- 通过语音分帧、端点检测、特征提取、DTW算法，实现多字语音识别(Through speech segmentation, endpoint detection, feature extraction and DTW algorithm, multi word speech recognition is realized.)
voice_wav_frequency
- matlab语音信号分析时域频域，加窗，降噪滤波，端点检测，时域特征和频域特征提取(Matlab speech signal analysis in time domain, frequency domain, windowing, denoising, filtering, endpoint detection, time domain feature and frequency domain feature extraction.)
STM32_HID
- 1，将STM32的USB枚举为HID设备。 2，STM32使用3个端点，端点0用于枚举用，端点1和2用于数据的发送和接收。 3，端点长度为64，也就是单次最多可以传输64个字节数据。 4，STM32获取上位机下发的数据并将该数据通过USB原样返回，同时将数据打印输出。 5，上位机程序通过调用windows的API实现对HID设备的读写控制。(1, the STM32's USB is enumerated as a HID device. 2, STM32 uses 3 endpo
scc
- 对CAD的图元或者图元的相对距离零碎数归整，如端点、顶点、线段的 ;;;长度的零碎数归整，轴线之间距取整等等。 ;;;适用于斯维尔，天正，直线，圆，弧，多段线，块。 ;;;可以自定义容差。在这个容差内的数据将会被归整。 ;;;譬如歪斜不平的线段可以摆平，轴线间距归整，Z坐标归零等等。 ;;;程序可用于整理他人所提条件图、其他程序产生的误差和完美主义者.(The relative di
FPGA_USB2.0设计
- 把FX2配置成从FIFO的模式， 配置为单片机工作时钟24M，端点2输出，字节1024，端点6输入，字节1024，信号全设置为低电平有效等。我们的模块驱动时钟我们配置成内部输出时钟，也就是让FX2给我们的设计当做时钟源，输出一个最大的配置时钟48M的时钟。(The FX2 is configured from FIFO mode, configured as MCU working clock 24M, endpoint 2 output, byte 1024, endpoint 6 input