搜索资源列表
traditionalsp
- 语音信号的频域处理,语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。 -voice signals in the frequency domain processing, voice is a time-varying, nonstationa
1-4
- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
CH2
- 随机序列、白噪声序列、M序列产生程序，系统辨识中应用
数字基带传输系统的MATLAB仿真实现
- 一个简单的数字基带传输系统的MATLAB仿真实现源代码,包括: 一、A/D转换 二、码型变换(AMI码) 三、随机噪声信道的MATLAB仿真实现 四、抽样判决的MATLAB仿真实现 五、码型反变换 六、D/A转换
Systemidentificationandneuralnetwork
- 主要内容： 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】
chap08
- ex6_1 ～ ex6_3二项分布的随机数据的产生 ex6_4 ～ ex6_6通用函数计算概率密度函数值 ex6_7 ～ ex6_20常见分布的密度函数 ex6_21 ～ ex6_33随机变量的数字特征 ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱 ex6_35 利用FFT直接法计算上面噪声信号的功率谱 ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱 ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识，并与理想结果进行比较 ex6_38 在置信度为0
MUSIC
- 求一个复正弦加白噪声随机过程的信号： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)为零均值白噪声。S/N=10dB。取P=3，构造4阶的自相关矩阵R的基于MUSIC算法的功率谱估计的MATLAB程序-For a complex sinusoid plus white noise of the signal random process: xn = exp (j* pi* nj* pi)+ exp (j* w0* nj* 0.7* pi)+ v
CH2CH5CH7
- 随机序列产生程序、白噪声产生程序、M序列产生程序、Bayes辨识算法程序-system identification
SR
- 通过双阈值系统中的随机共振特性，研究含有高斯白噪声的信号。-is investigated the characteristics of stochastic resonance of the signal added Gaussian white noise in a bithreshold system
deletenoise
- 读入需要的语音文件（wav格式），进行频谱分析，对其加入随机噪声，然后进行降噪处理，降噪处理前后效果较佳-Need to read the audio files (wav format), spectral analysis, it added random noise, then noise reduction, noise reduction before and after treatment was better
simple
- 这是一个简单的虚拟实验仪器程序，提供了正弦、余弦以及随机噪声的波形图。-This is a simple program of the virtual laboratory instruments, sine, cosine, and random noise waveforms.
Root_Music
- 自己编的，使用Root_Music算法对3个复正弦加白噪声的随机过程的频率进行估计，并附有仿真图片-Own series, Root_Music algorithm to estimate the three complex sinusoidal frequency of the random process of white noise with simulation pictures
ROLD-EPR
- 用于随机值脉冲噪声去除的新方法，提出了一种新的脉冲噪声检测机制，结合保边缘的变分去除方法，得到了很好的效果-The new method for the removal of impulse noise of the random value, a new impulse noise detection mechanism, combined with the security edge of Variational removal method to obtain a good effect
rtet
- 分享下一个随机噪声的处理程序。没问题的 -Share a random noise handler. No problem in sharing a random noise processes. No problem
signal-enhancement-in-the-noise-
- 在噪声环境下语音信号的增强 语音信号为读入的声音文件 噪声为正态随机噪声-Speech signal in the noise environment of the enhanced speech signal into a sound file for the read noise of the normal random noise
Laplace
- 传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这 一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT) 系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表 示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的 语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法
labview5
- 使用低通滤波器从含有噪声的信号中提取有用的正弦波 (见实验指导书 实验九 数字滤波器中的第一题) 目的：用数字滤波器从含有高频噪声的采样数据中提取正弦信号。 要求：①输入信号为一正弦波，并加入一个白噪声的干扰来模拟信号传输中的随机干扰信号（用以模拟含有噪声采样序列）。 （模拟含有噪声采样序列具体可用正弦波信号叠加高频噪声来实现，为了使滤波效果明显，本实验的高频噪声是用高频均匀分布白噪声（Uniform）通过Butterworth高通滤波器过滤生成的，高通滤波器的截止频率设为10
STBL_CODE
- 阿尔法稳定分布噪声噪声的MATLAB程序，以及产生非相关复SαS随机序列的相关程序-Alpha stable distribution noise noise MATLAB program, and produce non-associated complex procedures SαS random sequence
LBMpoiseuille
- 但是，LGA 方法也有许多不足之处。例如，由于含有随机因素，LGA 的计算 结果往往包含很大的统计噪声，LGA的宏观方程也不是标准的流体运动宏观方程。 格子Boltzmann方法正是为了克服LGA方法的一些内在不足而发展起来的一种新 方法。LB 方法的主要特点是以一个单粒子分布函数(实变量)取代 LGA 方法中的 布尔变量。LB 方法不但克服了 LGA 的缺点，-In summary, a systematic investigation is conducted to impr
随机噪声
- 本程序演示了用labview如何产生随机噪声，并对其进行谱分析和相关分析和滤波的过程(This procedure demonstrates the use of LabVIEW how to generate random noise, and its spectral analysis and correlation analysis and filtering process)