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speech_analysis
- 这时一个语音特征提取的程序源码，除了包含矩阵运算和矢量运算外，还包含了很多语音特征的提取算法，包括：共振峰(formant)提取、基音(pitch)提取、端点(endpoint)检测、线性预测系数(LPCC)、MFCC、LSF、PLCC、EPOCH等。这是我见到的最全的语音分析源码，推荐！-Then a voice feature extraction procedures source, in addition to containing matrix and vector operation
51_KEY
- 51矩阵按键扫描程序,可用于多按键程序检测用
2005
- ⑴模拟一个死锁检测算法； ⑵该算法能通过简化资源分配图来检测死锁； ⑶资源分配图可以用矩阵的形式表示； ⑷输出结果为有死锁或无死锁。
juzhenjianpan
- 由16个键盘组成的矩阵键盘，由单片机AT89S52控制，循环检测键值。-Composed of 16 keyboard matrix keyboard, controlled by the MCU AT89S52, loop detection key.
Delphifunc
- delphi程序合集 Workshell.zip Workshell 评述： 是个单元包，提供DLL文件、单元文件、头文件。提供的函数非常有用。 GB2312BIG5.zip GB2312BIG5 评述： GB231和BIG5相互转换单元 Cast128_256.zip Cast128_256 评述： 128和256位加密单元 Bleepint.zip Bleepint 评述： PC喇叭控制单元 Matrice.
VHDL-Keyboard
- 设计制作一个检测4*4矩阵键盘的按键编码的实验，把实际按键的键值的八位编码先转换成从0000—1111的编码，再译成数码管能识别的八位编码，在数码管动态显示时，4*4矩阵键盘的第一行对应00—03，第二行对应04—07，第三行08—11，第四行对应12—15。-Design a 4* 4 matrix keyboard key coding experiments to detect the key the actual key octet coded first convert from 00
N-sparse
- 创建一个n维的稀疏数组对象，n是任意值。 定义N可能是大于2的一类n维稀疏阵列。然而，它应该被认为是一种起动方式与普通的MATLAB稀疏矩阵和重塑它有N维度。换句话说，稀疏的数据，首先必须能够作为一个普通的2D MATLAB稀疏矩阵被前n维。事实上，如果目标数组的尺寸mxnxp……yxz，然后将它存储在内部类是一个普通的二维稀疏阵列的尺寸（M×N×P×……×Y）XZ。这导致了某些内存株时使用大量的尺寸。我发现有用的类主要用于中等尺寸像三维图像边缘检测，你经常要举行一个稀疏的3D的边缘地图。-Cr
opencl-book-samples-read-only
- 《OpenCL编程指南》源代码，书中提供了一系列经典的案例，如图像直方图、Sobel边界检测过滤器、并行实现Dijkstra单源最短路 径图算法、Bullet Physics SDK中的布模拟、用快速傅里叶变换模拟海洋、 光流、OpenCL与PyOpenCL结合使用，使用OpenCL完成矩阵相乘与稀疏矩阵矢 量乘法等-《OpenCL Programming Guide》source code
LDPCcoder
- 完整的ldpc编码程序，实现数字载体的ldpc编码译码以及信道传输仿真,利用生成矩阵和校验矩阵实现，含有自动生成随机错误以检测纠错能力功能-Ldpc complete coding procedures, digital carrier ldpc codec and channel transmission simulation using the generator matrix and parity check matrix realization, containing automatic
improved-harris
- 从经典的Harris角点检测方法不难看出，该算法的稳定性和k有关，而k是个经验值，不好把握，浮动也有可能较大。鉴于此，改进的Harris方法（）直接计算出两个特征值，通过比较两个特征值直接分类，这样就不用计算Harris响应函数了。 另一方面，我们不再用非极大值抑制了，而选取容忍距离：容忍距离内只有一个特征点。该算法首先选取一个具有最大最小特征值的点（即：max（min（e1，e2）），e1，e2是harris矩阵的特征值）作为角点，然后依次按照最大最小特征值顺序寻找余下的角点，当然和前一
nrkeb
- 有循环检测，周期性检测，用于特征降维，特征融合，相关分析等,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。- There are cycle detection, periodic testing, For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP.