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leidatezhengtiqu
- 雷达信号的特征提取,来实现模式识别,源程序-Radar signal feature extraction, to achieve pattern recognition, source
Basedonwaveletanalysisandprincipalcomponentanalysi
- 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展,社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段,相比其他生物特征, 它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。从而,人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注,成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
ARAC
- 语音识别中的语音信号特征提取和选择是关系到语音识别模型性能的一个重要问题。音信号的特征提取是解决时域信号的数字表问题,特征选择则是在多个特征中选择有的特征为后继的模式划分部分提供数据。-Speech recognition in speech signal feature extraction and selection in relation to the performance of speech recognition model of an important issue. Audio
safjfd
- 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术,详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用,研究了码本训练算法以及说话人判别算法,对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库,录制语音信 号,并对采集的语音信号进行预处理,检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统,验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段,提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数,在 训练阶段,采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量
pipeilvboqi
- 通过采用神经网络中的Clipping方法和MonteCarlo修改学习算法,对用于光学模式识别的纯相位二值化匹配滤波器进行了优化设计。计算机模拟结果表明,和传统的纯相位匹配滤波器的相关输出结果相比,其识别输出的信噪比和信号相关峰值得到了明显的提高,从而为今后的光学实现奠定了良好的基础。-Through the use of neural network methods and MonteCarlo modify Clipping learning algorithm for optical pa
Discretecosine-transform
- 脑神经网络信号的离散余弦分类。所谓分类就是一种模式识别。按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,分类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。而离散余弦变换是一种用来数据压缩的正交变换。所谓数据的压缩实际上就是通过丢失能量较小高频分量,保留能量较高的低频分量,从而达到压缩的目的。-Brain network signal discrete cosine classification. The so-called classification is a kind of
Bee-algorithm5
- Bee algorithm Bee algorithm(1)信号处理、(2)人工智能与模式识别、(3)神经网络、(4)图像处理、(5)数据挖掘、-Bee algorithm3
ECG-denoise
- ECG质量好心电图是由医生解释利用和识别的生理和病理现象。然而,在实际生活中,心电图记录往往是由文物损坏几个方法已被开发用于ECG增强。在本文中,我们提出了一种基于最近一个新的心电图增强方法开发经验模式分解(EMD)。提出基于EMD方法能够消除双方的高频噪声和BW 以最小的信号失真-Good quality electrocardiogram ECG interpretation by a physician use and identification of physiological and
fault-detect
- 故障检测方向的信号处理方案,适合模式识别和分类算法的方向-the signal project for the fault detect.which is suit for the direction of the patter recognize and classified
tcfes
- 有详细的注释,解耦,恢复原信号,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- There are detailed notes, Decoupling, restore the original signal, You can achieve data classification and regression pattern recognition.
qi777
- 已调制信号计算其普相关密度,有小波分析的盲信号处理,BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Modulated signals to calculate its density Pu-related, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, BP neural network function fitting and pattern recognition.
1835
- 光纤陀螺输出误差的allan方差分析,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。- allan FOG output error variance analysis, BP neural network function fitting and pattern recognition, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition.
seqkd
- BP神经网络用于函数拟合与模式识别,Pisarenko谐波分解算法,给出接收信号眼图及系统仿真误码率。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Pisarenko harmonic decomposition algorithm, The received signal is given eye and BER simulation systems.
gdcji
- 用于信号特征提取、信号消噪,模式识别中的bayes判别分析算法,连续相位调制信号(CPM)产生。( For feature extraction, signal de-noising, Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Continuous phase modulation signal (CPM) to produce.)
基于粒子群的信号模式识别
- 基于粒子群和聚类算法的QAM及MPSK的数字信号调制模式的自动识别