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sems9.tar
- G.723语音编码介绍及优化 语音编码分成波形编码、参数编码和混合编码.波形编码就是语音信号形成的波形进行处理和加工，参数编码是以语音信号产生的数字模型为基础，求出其模型参数，然后按照这些参数还原数字模型，合成语音。混合编码是综合了波形编码和参数编码的长处，在4－16kbps的速率上进行高质量的语音合成。例如多脉冲激励线性预测编码(MPLPC),码本激励线性预测编码(CELP)都是混合编码。-G.723 speech coding and optimization of voice introd
datapress
- 数据压缩实验指导，有游程编码和预测编码的实现-data compression guidance, and with run-length coding and coding to achieve forecast
adpcm_test_on_pc
- 自适应预测编码 及其 在计算机上的模拟 文档-adaptive predictive coding and computer simulation files
my_voice_adpcm
- 语音 自适应预测编码 技术 的 发展,语音自适应预测编码技术的发展-voice Adaptive predictive coding technology development, voice Adaptive Predictive Coding Technology Development
mpeg
- 本文首先介绍了视频处理的一般原理，主要介绍了采样，变换编码，预测编码，量化，熵编码等。然后介绍了最新的视频标准MPEG主要介绍了系统体系结构，系统解码器模型，缓冲区模型规范，对象描述框架，以及场景描述和视频部分。接着介绍了DSP，介绍了它的特点，主要应用，CPU结构，
test2
- matlab数理统计工具箱的命令大全.对于matlab的学习有一定帮助． [Matlab图形图像处理函数详细列表.rar] - 使用Matlab语言编写的图形图像处理函数详细列表 [turbo.rar] - 用matlab的Simulink对cdma2000中信道编码进行仿真 主要是turbo码部分。可能要用matlab7。0打开。 [CHAP_02.rar] - ex020100 信号合成 ex020200 信号合成 ex020300 复数序列的信号合成 ex020400 奇
LinearPredictiveCoding(LPC)
- 基于最佳线性预测编码的数据压缩算法的研究与实现
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- 预测编码中的全搜索编码方法 该算法用c实现 大家可以参考参考
PreCoding
- 用windows实现预测编码，又控件可以实现的。可以运行。-Predictive coding with windows to achieve and control can be realized. Can run.
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- G.729算法采用“共轭结构代数码本激励线性预测编码方案”（CS-ACELP）算法。这种算法综合了波形编码和参数编码的优点，以自适应预测编码技术为基础，采用了矢量量化、合成分析和感觉加权等技术。-G.729 algorithm " Conjugate Structure Algebraic Code Excited Linear Prediction of the coding scheme" (CS-ACELP) algorithm. This algorithm combi
dpcm
- matlab dpcm 预测编码-matlab dpcm predictive coding
LPCsource
- 线性预测编码(LPC)源程序，模拟每帧240样本的、频率50-300的线性预测编码算法实现，表现形式为控制台程序。-Linear predictive coding (LPC) source
KPP
- 使用块匹配法的三步搜索对视频中的两帧图象进行预测编码-Use block matching method for video of the three-step searching two frames image forecast coding
llpcp
- lpc线性预测编码，合成与分析析，在matlab中实现-lpc -lpc linear predictive coding, synthesis and analysis of the analysis, in-lpc in Matlab
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- matlab数字图像处理，编程实现四阶预测编码。-matlab digital image processing, programming to achieve fourth-order predictive coding.
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- DM编码、变换编码（FFT和DCT）、算术编码、行程编码、Huffman编码、线性预测编码和一个近似的JPEG编码过-DM coding, transform coding (FFT and DCT), arithmetic coding, Run-Length Coding, Huffman coding, linear predictive coding and a process similar to JPEG encoding.
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- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
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- 线形预测编码是用数据间的线形关系,通过前一个值对后来的值进行预测编码()
基于遗传算法优化BP神经网络的非线性预测
- 针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作(Aiming at the disadvantage that the initial weights and thresholds of BP neural network are randomly selected, genetic algorithm is used to optimize the initial weights and