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vq
- 说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。-Sp
Ch1799
- 小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.
xuanzhuanjixzhengdongxinhao
- 一种旋转机械振动信号特征提取的新方法，利用小波技术
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- 利用人工神经网络算法对人体心电信号进行特征提取并进行识别
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
neuralandwavelet
- 对采集到的电压信号进行小波包分解提取特征向量，再进行BP神经网络训练-On the acquisition of the voltage signal to the wavelet packet decomposition to extract feature vector and then BP neural network training
lunwen
- 本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。-This paper introduces the voice signal acquisition and analysis of the history and characteristics of speech signals, sampling and analysis methods, and thro
ECG_Noise
- 心电信号特征点检测的算法研究,针对在心电信号检测中传统的小波方法受锢于二进小波变换的尺度只能是 按2的整次幂取值的缺陷，本文利用连续小波变换在尺度取值上可选取非二进 尺度的特性，系统研究了连续小波变换在心电信号检测中的应用，并提出了一 个基于连续小波变换的心电信号检测算法-ECD signal detect,QRS
3.5GHz--channel-measurements
- 在3.49-3.51GHZ频段内的典型中国城市环境下，地面信号衰落仍服从经典的指数对数分布。在中度误差（σx =10.291）下，路损指数在3.1-3.7之间。半径2公里的小区内，RMS时延在3-4微秒之间；典型的办公室环境中，存在直达径时RMS时延小于0.1微秒。在城市环境中，多径现象很明显，主要由高层建筑物引起，并以簇的方式存在。在城市中低速移动条件下（接收机移动速度小于100 Km/h）某一强径的生存时间通常超过10分钟，但相对到达时间会发生滑动。单一小区内的传播环境具有一定相关性，如果存
spectral-characteristics
- 数字信号的频谱特征与带宽，讲的比较详细，可以作为参考-The spectral characteristics of digital signals and bandwidth, speaking in more detail, can serve as a reference
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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
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- 基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用,提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重 建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断,结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬 态成分的存在,瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。 -The detection and extraction of signal transients through wavelet packets decomposition are studied and signal trans
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- 平移不变量小波去噪方法是对Donoho阈值法的改进,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象,而且 能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差,提高信噪比。将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理,同 时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明,该方法可以有效地去除强噪声的干扰,提取齿轮故障特征信息,具有 很好的工程实用性。 -Vector spectrumHilbert demodulation analysis method based on the same source data
EMD-When-frequency-analysis
- 研究了经验模态分解与希尔伯特变换相结合的提取信号瞬时特征的EMD/HS法，并对其性能进行了分析-EMD/HS method to study the transient characteristics of the empirical mode decomposition and Hilbert transform combining the extracted signal, and its performance is analyzed
small-target-detection-
- 介绍了经典的时频分布和检测理论的同时，作者利用时频分布的方法，将一 维时间信号转化到二维的时频空间中，通过提取图像的特征来判决信号和杂波， 采用的数据是使用McMaster IPIX雷达，在加拿大东海岸附近测得的。实测数据 研究表明此方法可以得到很好的检测结果。 -In this paper,we first review the time-frequency analysis and time -frequency-based detection methods.
frequency-spectrum-and-band_width
- 数字信号的频谱特征与带宽, 详细分析两者的关系，是不可多得学习数字信号的好资料-analysis of frequency spectrum and band_width about digital signal
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- 语音信号及其特征，语音处理的基本技术，语音编码识别和合成-Speech signal and its characteristics, the basic technology of voice processing, speech coding, recognition and synthesis
rev3
- 海豚声纳信号的脉冲分解及特征分析.提出一种海豚声纳目标探测脉冲串信号的脉冲分解方法,在此基础上对海豚声纳脉冲信号的特征进行了分析,其中包括脉冲宽度、脉冲间隔以及脉冲的时间分辨率和频率分辨率,并采用耳蜗滤波对海豚声纳脉冲串信号的时频特征进行了分析。分析结果表明,探测目标的过程中,根据目标距离的不同,海豚会自适应调节脉冲信号的发射频率和信号形式。 -Dolphin sonar signal pulse decomposition and characteristics of proposed bur
diannengzhil
- 暂态电能质量扰动信号的内在特征，采用小波变换提取扰动的时间特征，将扰动进行分类。-Inherent characteristics of transient power quality disturbance signals using wavelet transform to extract disturbance characteristics, the disturbance classification.
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.)