认知无线电中的频谱检测判决融合技术研究，颜吉平，，认知无线电技术可以无效缓解频谱分配与利用之间的矛盾。
随着频谱资源日趋紧张，认知无线电技术成为无线通信领域新的研究热点。
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随着频谱资源日趋紧张，认知无线电技术成为无线通信领域新的研究热点。
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2017/6/11 22:15:36
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《基于MATLABGUI的数字图像处理》开放实验项目报告本文针对数字图像处理技术的特点及MATLAB言语的应用环境,利用MATLAB图像处理工具箱，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，实现数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、缩放、加噪、滤波、直方图统计、频谱分析等常用图像处理操作。
2020/5/9 11:03:33
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为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。
通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自顺应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。
实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。
通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自顺应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。
实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。
2019/1/19 6:32:11
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变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
2016/5/8 12:34:51
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1、序列的卷积和运算及其过程的可视化呈现；
1.1实验目的和要求 1.2实验原理 1.3实验仪器设备 1.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 1.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 2、图像/语音信号的频谱分析；
2.1实验目的和要求 2.2实验原理 2.3实验仪器设备 2.4实验过程（内容、步骤、原始数据）2.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 3、图像/语音信号通过线性系统的呼应；
3.1实验目的和要求 3.2实验原理 3.3实验仪器设备 3.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 3.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结）4、附录；
附录1实验一代码 附录2实验二代码 附录3实验三代码
1.1实验目的和要求 1.2实验原理 1.3实验仪器设备 1.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 1.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 2、图像/语音信号的频谱分析；
2.1实验目的和要求 2.2实验原理 2.3实验仪器设备 2.4实验过程（内容、步骤、原始数据）2.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 3、图像/语音信号通过线性系统的呼应；
3.1实验目的和要求 3.2实验原理 3.3实验仪器设备 3.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 3.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结）4、附录；
附录1实验一代码 附录2实验二代码 附录3实验三代码
2017/3/8 6:21:04
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了解傅立叶变换在图像处理中的使用；
掌握频率滤波的原理和特点；
利用matlab实现二维图像的傅里叶变换；
实现图像的理想高/低通、高斯高/低通、布特沃斯高/低通滤波
掌握频率滤波的原理和特点；
利用matlab实现二维图像的傅里叶变换；
实现图像的理想高/低通、高斯高/低通、布特沃斯高/低通滤波
2019/10/2 2:15:42
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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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