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- 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.
Wave
- 这是我的毕业设计的前期处理部分，毕业设计题目是“基于神经网络的拼音识别系统”。 端点检测的函数是CWaveDoc::OnEndpointDetect() ，大家运行时需要修改读入语音信号的路径。 需要读入的语音信号b1.wav一并附于wav文件。
20090226
- 从盲声源信号的独立性出发!提出了一种新的盲声源混合信号分离方法:该方法基于信号联合概率的 分布统计!利用信号联合概率的方向导数熵最小获得最佳的旋转角度!最终实现盲信号分离:与快速独立分 量分析方法及神经网络方法相比!该方法不需要迭代计算:采用新的盲声源信号分离方法对轴承试验台的混 合声音信号进行识别!将电机和滚动轴承的声音分离出来!进而可以准确识别机械的故障-Blind sound source from the independence of the starting signal
py
- BP神经网络用与实现不同故障的分类，对复杂信号模式识别是一种很有效的方法。-BP neural network with the classification of different faults and implementation of complex signal pattern recognition is a very effective method.
Bee-algorithm4
- Bee algorithm(1)信号处理、(2)人工智能与模式识别、(3)神经网络、(4)群体智能算法、(5)混沌分形、(6)图像处理、(7)数据挖掘、(8)Matlab与VC混合编程 -Bee algorithm
Bee-algorithm2
- Bee algorithm (1)信号处理、(2)人工智能与模式识别、(3)神经网络、(4)群体智能算法、(5)混沌分形-Bee algorithm Bee algorithm4
CODE
- 提取语音信号的MFCC参数进行语音信号的识别，利用神经网络，自带有训练样本和测试样本-Identification of MFCC parameters of speech signal extraction of speech signal, using neural network, with the training samples and test samples
nie_mv63
- BP神经网络用于函数拟合与模式识别，毕设内容，高光谱图像基本处理，信号维数的估计。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Complete set content, basic hyperspectral image processing, Signal dimension estimates.
ANN调制信号
- 基于神经网路的六种调制信号识别，备注详细。(Modulated signal identification)