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bing-gm84
- 对于初学matlab的同学会有帮助，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，音频信号通过LM386放大。- Matlab for beginner students will help, BP neural network function fitting and pattern recognition, LM386 audio signal amplification.
cudgo
- 主要功能就在于视音频的采集,网络传输两个方面,通过Video Capture系列API函数-Main function is to audio collection, two aspects of the network, through the Video Capture series API functions
pb712
- 音频信号通过LM386放大，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- LM386 audio signal amplification, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method.
function
- 主要功能就在于视音频的采集,网络传输两个通过Video Capture-Main function is to audio collection, network transmission through two Video Capture
tuo
- 主要功能就在于视音频的采集,网络传输两个通过Video Capture-Main function is to audio collection, network transmission through two Video Capture
bbfetime
- 主要功能就在于视音频的采集,网络传输两个通过Video Capture(Main function is to audio collection, network transmission through two Video Capture)
tunctionaudiotwo
- 主要功能就在于视音频的采集,网络传输两个通过Video Capture(Main function is to audio collection, network transmission through two Video Capture)
InstantMessaging
- VC++6.0+MFC做毕设做的网络聊天具（服务端和客户端），包括： 0.普通聊天（文字、图片） 1.聊天室 2.传输文件（断点续传） 3.共享屏幕 4.白板 5.视频、音频聊天 模仿Netmeeting，资源也来源于Netmeeting、飞秋和PS。(VC++6.0+MFC do the complete set of network chat tools (server and client), including: 0. general chat (text, pictur
speex-1.2
- 是一套主要针对语音的开源免费，无专利保护的音频压缩格式。Speex工程着力于通过提供一个可以替代高性能语音编解码来降低语音应用输入门槛 。另外，相对于其它编解码器，Speex也很适合网络应用，在网络应用上有着自己独特的优势。同时，Speex还是GNU工程的一部分，在改版的BSD协议中得到了很好的支持(It is an open source, free, patent free audio compression format for speech. Speex works to reduce
USR-G780调试软件
- 无线数据传输广泛地运用在车辆监控、遥控、遥测、小型无线网络、无线抄表、门禁系统、小区传呼、工业数据采集系统、无线标签、身份识别、非接触RF智能卡、小型无线数据终端、安全防火系统、无线遥控系统、生物信号采集、水文气象监控、机器人控制、无线232数据通信、无线485/422数据通信、数字音频、数字图像传输等领域中。(Wireless data transmission is widely used in vehicle monitoring, remote control, telemetry, s
NatureDeepReview
- 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
SVAC标准介绍
- 支持高精度视频数据，在高动态范围场景提供更多图像细节 支持先进编码工具，在获得更好图像质量的同时获得更高编码效率 支持感兴趣区域（ROI）变质量编码，在网络带宽或存储空间有限的情况下，提供更符 合监控需要的高质量视频编码 支持可伸缩视频编码（SVC），满足不同传输网络带宽和数据存储环境的需求 u 支持代数码书激励线性预测（ACELP）和变换音频编码（TAC）切换的双核音频编码， 保证对语音和环境（背景）声音均有较好的编码效果 支持声音识别特征参数编码，避免编码失真对语音识别和声
Facial-Recognition-Door-develop
- 将您自己或朋友放在网络摄像机前面，然后按下“捕获ID照片”按钮。你应该看到你的新拍摄的自拍. 如果您对照片满意，请输入照片中的人物名称，然后按确认。如果没有，只要按取消，然后拍另一张照片。 按确认后，您将被发送回主页面，但您现在将在“白名单访问者”部分下看到一位用户： 点击页面左上角那个用户的图片，导航到用户的个人资料页面： 在此页面上，您可以使用加号图标来添加更多照片。这将改善面部识别门的整体准确性。您也可以按下垃圾箱图标以删除此用户。完成后，按主页图标。 你现在
信号与系统实验指导书
- 第一章 信号与系统综合实验概述 1 第一节 系统总体介绍 1 第二节 实验模块介绍 3 第二章 传统教学实验项目 20 实验一 常用信号分类与观察 20 实验二 阶跃响应与冲激响应 25 实验三 连续时间系统的模拟 30 实验四 无失真传输系统 37 实验五 有源、无源滤波器 41 实验六 抽样定理与信号恢复 52 实验七 二阶网络函数的模拟 63 实验八 二阶网络状态轨迹显示 67 实验九 一阶电路的暂态响应 71 实验十 二阶电路的暂态响应 75 实验十一 二阶电
易语言-音乐播放器(成品)源码
- 程序名称：音乐播放器 程序版本：1.32版 编译日期：2018.06.10 帮助信息 -------------------------- 1、使用【音乐播放器】来播放各种音频文件和数字音频 2、播放列表搜索支持拼音首拼和汉子直接输入搜索 3、音乐文件关联请在播放器图标上点击鼠标右键【以管理员身份运行】 4、如果歌词不对可以在歌词窗口点击右键弹出【下载歌词】菜单手动下载 5、歌词搜索界面可以单击【互换】按钮更改歌手个歌名的先后顺序，自动识别的歌手和歌名如果不准也可以手动修改
语音对讲
- 海康网络摄像头 语音对讲功能C++版，用户可以很方便的使用它来操作海康设备音频数据(Haikang network camera voice intercom function C++ version, users can easily use it to operate Haikang equipment audio data)
[疯狂Android讲义].李刚.源码
- 《疯狂Android讲义》全面地介绍了Android应用开发的相关知识，全书内容覆盖了Android用户界面编程、Android四大组件、Android资源访问、图形/图像处理、事件处理机制、Android输入/输出处理、音频/视频多媒体应用开发、OpenGL与3D应用开发、网络通信编程、Android平台的Web Service、传感器应用开发、GPS应用开发、Google Map服务等。("Crazy Android Handout" gives a comprehens
Bandicam终身破解VIP
- Bandicam 破解版是一款功能强大的视频录制工具，可以录制各种游戏高清视频。Bandicam视频录制工具可在电脑上进行任意定制录制区域位置及大小，还可以在录制时添加自己自定义的logo。Bandicam视频录制工具录制出来的视频体积较小且内容清晰度较高，很是适合爱好视频录制的Bandicam软件可录制的内容有各种游戏、YouTube视频、网络聊天屏幕、PPT等。支持bmp、 png 与 jpeg 格式截图。 Bandicam 的优势在于对用户的电脑配置要求较低，有些录制视频软件在录制时总
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称