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DTS
- 在DSP TMS320VC5402上实现的语音识别算法，使用代数汇编编程，编译器为CCS2.2。使用LPCC算法提取语音特征，DTW算法进行特征匹配-TMS320VC5402 DSP in the realization of speech recognition algorithm, the use of algebraic compilation of programming, compiler for DSP. LPCC Features extraction algorithm to u
DSP-6
- 基于DSP的图象处理资料---基于DSP的视频图像特征提取技术-DSP-based image processing information -- DSP-based video feature extraction technology
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- 通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，利用 DSP的硬件平台，以线性预测倒谱系数为 特征参数提取算法以及 隐马尔可夫模型为建模算 法，实现 电子语音锁 的系统设 计。实验 结果表 明系统在 内部模 型 数小于 1O时识别精度高 ，达到 安全保 密的要求。
TMS320F28335_ALL_Examples
- DSP TMS320F28335的全套开发例程，来自SEED仿真器的资料，大概有几十个例程，适合28335的初学者-DSP TMS320F28335 development of a full set of routines, from SEED emulator information ；about dozens of routines for the beginner of the DSP28335
Face-recognition--on-a-DSP
- 本文介绍了 DSP6711的硬件特性 分析了人脸检测、 识别的原理及算法的选型 运用基于 DCT变换域的 LDA的特征提取方法 ,实现了人脸的自动识别。在 Yale人脸库上的实验结果表明本算法识别率要比直接用 PCA进行特征提取的方 法要好-This article describes the DSP6711 hardware features analysis of face detection, recognition of the principle and algorithm se
shixibaogao
- 该实验报告对指纹识别系统整体的构建进行了说明，其中还包括遇到的问题以及解决过程的分析。对指纹识别系统的总体设计和各部分设计进行了相应说明，首先将整个系统分为三个部分：指纹预处理，特征值提取和指纹特征匹配；其中指纹预处理部分又可分为：指纹图像的分割、均衡、增强、二值化、细化等部分。每部分选择最优化的算法，首先用C语言进行软件实现，然后与硬件相结合，以DSP TMS320VC5416为平台，在DSP集成开发环境CCS上进行算法调试。 -The test reports on fingerprin
armfly-DSP-tutorials-Chapter-25
- 本教程使用的DSP库来自ARM官方，此库支持以CM0，CM3，CM4以及CM7为内核的所有MCU。FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。本章节的主要内容是讲解FFT变换结果的物理意义。-This tutorial uses a DSP library the ARM officia
DSP
- dsp语音识别程序，居于DSP芯片设计而实现的代码，先录入声音，代码分析提取出其特征存储，之后便可以识别录入的声音-DSP speech recognition program, in the DSP chip design and implementation of the code, the first voice input, code analysis to extract features of storage, then can identify the input sound
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
- DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0 深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusberg
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV3.0
- CNN - 主程序 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 作者：陆振波 电子
MED算法
- Matlab编写的MED最小熵解卷积算法，可实现对故障特征的提取。(Matlab's MED minimum entropy deconvolution algorithm can be used to extract fault features)