语音端点检测是语音信号处置进程中的一个弥留步骤，其检测准确性直接影响语音信号处置的速率以及下场。
传统的基于双门限法语言检测本领，在语音处于纯语音情景下分辨语音端点较准确，但在语音处于噪声情景下，特意是低信噪比的情景下，端点识别率很低，侵蚀率很高。
基于普及此方式识别率的目的，付与调解阈值个数，滑腻滤波，引入语音竣事最小长度的方式对于其举行改善，经由了Matlab仿其实验，患上出了较好的语音端点检测准确率。
传统的基于双门限法语言检测本领，在语音处于纯语音情景下分辨语音端点较准确，但在语音处于噪声情景下，特意是低信噪比的情景下，端点识别率很低，侵蚀率很高。
基于普及此方式识别率的目的，付与调解阈值个数，滑腻滤波，引入语音竣事最小长度的方式对于其举行改善，经由了Matlab仿其实验，患上出了较好的语音端点检测准确率。
2023/5/1 7:17:29
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针对于传统行为赔偿功夫滤波（MCTF）结构存在着编码速率慢的缺陷,提出了一种新的基于低繁杂度的行为赔偿功夫滤波结构。
此结构实现为了对于传统MCTF结构的优化,并精简了传统MCTF的盘算步骤,同时给出了一种行为向量多重料想的方式,并经由络续帧间行为向量料想与行为向量多重料想门限值参数AE的遴选,实现为了对于编码盘算繁杂度的抑制。
试验数据评释,此结构编码功夫比传统MCTF结构提前约12%
此结构实现为了对于传统MCTF结构的优化,并精简了传统MCTF的盘算步骤,同时给出了一种行为向量多重料想的方式,并经由络续帧间行为向量料想与行为向量多重料想门限值参数AE的遴选,实现为了对于编码盘算繁杂度的抑制。
试验数据评释,此结构编码功夫比传统MCTF结构提前约12%
2023/4/11 21:28:01
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某次海上作业过程中，船载卫通站自跟踪状态下天线跟踪接收机出现“跳大数”失锁现象，导致通信业务中断。
结合不同数据源条件下跟踪接收机“跳大数”时刻天线控制单元（ACU）记录的数据，分析研究发现，导致“跳大数”失锁的原因是误差电压发散超出自跟踪门限值。
以此为基础，对不同数据源下的采样数据进行分析，通过单一和交叉数据源的方式，将采样数据代入天线角度变换公式中，得出最终命令角度。
对角度数据进行分析，得出不同数据源下的角度变换对大地指向的影响。
在地理角和甲板角的正反变换中，如果数据源提供的数据精度存在差异，将导致天线由记忆跟踪进入自跟踪时偏离原位置过大，容易造成天线失锁。
修改当前程序中数据源选择模块，使得程序在大地指向角度转换时采用最优数据源组合，规避了跟踪接收机“跳大数”失锁风险。
结合不同数据源条件下跟踪接收机“跳大数”时刻天线控制单元（ACU）记录的数据，分析研究发现，导致“跳大数”失锁的原因是误差电压发散超出自跟踪门限值。
以此为基础，对不同数据源下的采样数据进行分析，通过单一和交叉数据源的方式，将采样数据代入天线角度变换公式中，得出最终命令角度。
对角度数据进行分析，得出不同数据源下的角度变换对大地指向的影响。
在地理角和甲板角的正反变换中，如果数据源提供的数据精度存在差异，将导致天线由记忆跟踪进入自跟踪时偏离原位置过大，容易造成天线失锁。
修改当前程序中数据源选择模块，使得程序在大地指向角度转换时采用最优数据源组合，规避了跟踪接收机“跳大数”失锁风险。
2023/3/6 17:09:58
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实验目的：实现6种（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK）调制信号自动调制识别。
实验条件：windows10，MATLAB2014a实验内容：本实验设计了一个分层结构的MLP神经网络分类器。
该分类器使用BP算法，自顺应改变判决门限，6种调制信号的整体平均识别率为96.94。
实验条件：windows10，MATLAB2014a实验内容：本实验设计了一个分层结构的MLP神经网络分类器。
该分类器使用BP算法，自顺应改变判决门限，6种调制信号的整体平均识别率为96.94。
2023/2/18 21:23:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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