小波与傅里叶分析基础作 者:(美)AlbertBoggess,FrancisJ.Narcowich译 者:芮国胜康健等出版社:电子工业出版社出版时间:2004-1-1许多关于小波的文章和参考书籍均要求读者具有复杂的数学背景知识,本书则只要求学生具有较好的微积分以及线性代数知识,通俗易懂。
第0章内积空间0.1引言0.2内积的定义0.3L2空间和l2空间0.4Schwarz不等式与三角不等式0.5正交0.6线性算子及其伴随算子0.7最小二乘和线性预测编码0.8习题第1章傅里叶级数1.1引言1.2傅里叶级数的计算1.3傅里叶级数的收敛定理1.4习题第2章傅里叶变换2.1傅里叶变换的通俗描述2.2傅里叶变换的性质2.3线性滤波器2.4采样定理2.5不确定性原理2.6习题第3章离散傅里叶分析第4章haar小波分析4.1小波的由来4.2Haar小波4.3Haar分解和重构算法4.4小结4.5习题第5章多分辨率分析5.1多分辨率框架5.2分解和重构的实现5.3傅里叶变换准则5.4习题第6章Daubechies小波分析6.1Daubechies小波的构造6.2分类、矩和平滑性6.3计算问题6.4二进点上的尺度函数6.5习题第7章其它小波主题7.1计算复杂度7.2高维小波7.3相应的分解和重构7.4小波变换7.5习题附录A技术问题附录BMATLAB程序
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国外经典信号处理教材,入门、提升必备。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识,其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识,包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识,主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》内容全面丰富、系统性强、概念清晰、叙述深入浅出,为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法,书中列举了大量的精选例题,同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外,在各章的最后还附有习题,以帮助读者进一步巩固所学知识。
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作者:WilliamH.Press/BrianP.Flannery/SaulA.Teukolsky/WilliamT.Vetterling本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。
其内容包括:线性方程组的求解,逆矩阵和行列式计算,多项式和有理函数的内插与外推,函数的积分和估值,特殊函数的数值计算,随机数的产生,非线性方程求解,傅里叶变换和FFT,谱分析和小波变换,统计描述和数据建模,常微分方程和偏微分方程求解,线性预测线性预测编码,数字滤波,格雷码和算术码等。
全书内容丰富,层次分明,是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。
本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较,以及算法实施的技巧,并给出了标准C语言实用程序。
这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
本书可作为从事科学计算的科技工作者的工具书,计算机软件开发者的参考书,也可以作为大学本科生和研究生的参考书或教材。
2024/2/6 5:38:02 10.13MB Numerical Recipes 数值算法 c
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基于线性预测进行基音周期的提取,采用的是自相关函数发的MATLAB
2023/8/24 5:27:50 530B 基音周期
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声纹识别技术,形象的说法就是说话人识别技术。
它是根据人在说话时产生的波形,以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。
本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。
比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征,得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。
并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。
本实验系统的识别率达到了90%,验证了HMM模型识别的准确性。
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语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题,针对线性预测(LP)模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应(MVDR)谱方法来进行语音情感特征的提取;
并通过人工蜂群(ABC)算法找到最优语音情感特征子集,消除特征冗余信息;
利用径向基函数(RBF)神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明,该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
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空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向,在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。
本书深入、系统地论述了空间谱估计的理论、算法及一些理论方法之间的关系,总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。
全书由14章组成,次要内容有空间谱估计的研究进展、信号源数估计、线性预测(LP)类算法、MUSIC类算法、子空间拟合类算法、旋转不变子空间(ESPRIT)类算法、子空间迭代与更新、特殊信号的空间谱估计、特殊阵列的空间谱估计、阵列误差校正方法、现代信号处理在空间谱估计中的应用及多维空间谱估计等。
本书是关于空间谱估计理论与算法的一部专著,可供从事雷达、通信、导航、声呐与电子对抗等领域的广大技术人员学习与参考,也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。
2023/2/15 12:36:40 14MB 空间谱 估计
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为处理低速率声码器合成语音中,由于语音帧清浊判决不够准确而造成的偶发性嘶哑、机器音较重及变调等问题,提出一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)并结合多种语音特征参数的清浊音判决优化算法。
实验结果显示,该算法能够有效降低清浊音的误判率,进而使合成语音的清晰度和自然度得到改善。
将本算法应用到正弦激励线性预测算法中,在与相同码率的其他算法的比较实验中,得到较高的PESQ-MOS分,显示出一定的优势。
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文章在概述线性预测控制算法的基础上,从非线性系统的结构和特点出发,研讨了几种适合于非线性预测控制的滚动优化方法,并对此进行了仿真研讨。
2018/9/23 21:42:12 2.95MB Hammerstein_Wiener模型 预测控制 matlab
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带手打书签高清版本书系统而深入地引见了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。
全书共10章,分为四个部分。
第一部分包括第1章~第4章,引见了研究和学习现代数字信号处理的重要基础,包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波,这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用,是研究信号处理的基础性知识;
第二部分包括第5章和第6章,详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法;
第三部分为第7章和第8章,引见了高阶统计量和循环统计量及其应用,对于非高斯随机信号和非最小相位系统,高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具;
第四部分包括第9章和第10章,是时频分析和小波变换原理及应用的概述,这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。
空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中,不单独成章。
本书在写作中,除注重内容的先进性和系统性外,也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。
2015/11/21 4:57:46 8.3MB 信号
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡