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052520
- 提出了一种用于矢量量化的改进的聚类算法,该算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基础上,对初始码本的生成、失真测度的选择、非典型胞腔的处理等方面进行了改进,从而减少了原算法在能量和增益上对聚类结果的影响.并将该算法应用于波形编辑孤立字识别器,这种识别器直接对语音样本的时域波形进行训练和聚类,不需要提取语音参数,算法复杂度较低,加上提出的聚类算法失真测度简单易实现,对芯片的运算能力要求不高,非常适用于有低成本要求的语音识别器场合.通过中文元音字识别的实验证明,在相同码本尺寸下
course-design
- 本实训是在学习ASP.NET程序设计的基础上进行的一次综合实践。通过综合训练，要求学生掌握ASP.NET数据库编程和网络编程的应用，并较系统地掌握ASP.NET网站开发方法以及帮助文件的使用等，使学生通过本次实训，能够进行独立的WEB应用程序开发，能够在实际操作中得到进一步的提高，为以后的学习和工作打下良好的基础。-This training is in learning ASP.NET programming based on a comprehensive practice. Through
SVM
- 本书介绍的支持向量机方法，是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力 。-This book introduces the support vector machine method is based on statistical learning theory, VC dimension and structural risk mi
binguantuifangguanli
- 计算机基础强化训练，宾馆退房管理系统，期末课程设计-The hotel check-out management system
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- 介绍了一种基于振动信号隐马尔可夫模型(HMM)的新的齿轮故障检测和诊断方案。 首先从振动信号中提取特征,这些信号既包括正常齿轮也包括故障齿轮,特征以振动信号自回归模 型的多项式传递函数的反射系数为基础。这些特征用来训练HMM归类各种齿轮状况。经过试验 验证,用这些特征判断故障的准确性很高。 -:A newgear fault detection and diagnosis scheme based on Hidden MarkovModel (HMM) of vibra- t
0-bug
- 本书主要针对c/c++语言在商用工程开发中的程序实战进行论述，从需求出发，从商用解决方案的角度来理解c和c++语言的程序设计技巧。首先讨论商用开 发的原则，然后是基础知识、基本技巧，接着是无错化方法，最后提升到世界观层面论述并行开发的正确理念。商用程序员在实际工作中最为关注的无错化、并行、 时间片、内存池、线程池、任务池、工程库和跨平台等相关问题，在本书中都有宝贵的经验总结和理念梳理。本书不是教科书，更多的是在开发技巧、测试调试、工 程代码库等方面给出实例与总结。本书也可以说是教科书
on-the-modulation-technology-in-OFDM
- 在 OFDM 数学原理和收发模型的基础上，本文对帧同步、定时同步、频率同 步和采样同步给 OFDM 系统所产生的影响进行了理论分析，同时讨论了基于循环 前缀或训练符号的典型 OFDM 同步算法。参考 802.11a 突发数据帧结构和系统参 数，分析几种 OFDM 同步算法用于突发分组传输的性能；在分析了几种经典的信 道估计算法基础上,通过对复杂度和性能的折衷，选择一种适合本文系统的估计 算法。最后作者提出一种改进型 LS 信道估计算法，该算法考虑了 LS 算法中噪声 的影
MATLABJIAOCHENG
- 主要针对MATLAB软件初学者的基础学习，并针对基础进行针对性的训练。-The main basis of MATLAB software for beginners to learn and for the basis for targeted training.
TETRIS
- 俄罗斯方块，Java基础训练,java-tetris,game，Java basic training
ELM--of-image-segmentation
- 以极限学习机的图 像分割算法为基础， 在确定了最优参数的基础上， 建立了基于ELM的图像分割算法， 并且通过仿真实验对算法的正确性和 有效性进行了验证， 指出这种算法能够更加快速地完成对图像的分割， 并且图像分割孤立点少， 边缘明显， 同时该算法大 大地缩短了样本的训练时间。-In image segmentation algorithm based on machine learning limit, in determining the optimum parameters ba