搜索资源列表
蒙特卡洛
- 利用MATLAB可以产生各种形式的随机数，进行随机解决一些实际问题（系统的寿命、重积分、预测公司经营）-using MATLAB can produce various forms of random numbers, random solve some practical problems (system of life, re-integration, the company forecast operating)
huise
- 灰色系统时间预测GM(1,1)模型,下栽后改文件后缀名为.M即可使用
yuanma
- 描述了根据五子规则做出相应的分步预测和胜负判断！也对DELPHI的面向对象的程序开发系统做了相应的阐述!
222
- 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.
123456
- 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。
voice_identify
- 本文介绍了一种基于动态时间归整（DTW）方法的小词汇表非特定人语音识别通用模块。系统采用Motorola公司DSP56F805芯片为核心，应用线性预测编码（LPC）与动态时间归整（DTW）算法进行非OOV(out of vocabulary)语音识别。测试表明，有良好的实用性。-Use Motorola s DSP56F805 to Build a Common module of Voice identify.
Cforspeech
- ：用C 语言实现了一个用于控制家电开关的声音模块. 该声音模块采用当前语音识别系统的主流技 术——隐马尔可夫模型（HMM）技术，以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术. 命令（单词）的正确识别率 在97 以上. 介绍了声音模块的设计方案，并就实现该声音模块的过程中所遇到的具体问题进行了讨论.-: The C language realization of a switch used to control the voice module appliances. The sound modul
jiyushilianglianghuadeshuohrshibe
- 基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study
DTWspeech
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的 处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实 验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括 语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变 换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取， 采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算 法，选定动态时间弯折为识别算法，并重点介绍其设计实现。 在
speakerrecognization
- 摘要说话人识别在自动身份鉴别方面具有重要的现实意义。文章在分析了说话人识别实现的可行性基础上*提 出采用长时线性预测倒谱 +,--.,)系数和矢量量化 /0)模型的不依赖于文本的说话人识别方法，并成功地应用于 一个数据库查询系统中。-65DL5<?E5=7?9?AD7?8=CDH H?>=?9?AD=7 D66@?AD7?8=H?=D 78:D7?A?=E?G?E D@<5A8>=?7?8=D<5D#M=7C?H 6D65<* 7C5 68HH?N
lpc222
- 这是一个语音识别系统的代码。所用到的方法是线性预测法，基于音节激励和声音信号激励的-This is a rcode about speech identification and the methods used is Linear predictive coding(both Pitch and voiced excited)
yucefenxibiao
- 用C++实现的预测分析表，是编译原理中的一种系统-analyse table in bianyiyuanli
lbg
- 随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性-With the new mathematical tools of wavelet analysis into practical load forecasting model based on the performance of NN provides a theoretical basis
LL(1)
- 运用ＶＢ编写的一个关于编译原理实践的ＬＬ（１）预测分析系统，可视化界面，方便。-Prepared using a VB compiler theory practice on LL (1) forecast analysis system, visual interface and convenient.
dtw
- 本系统是一个在多媒体PC 上实现的孤立词识别系统, 它提取语音的线性预测系数作为特征参数, 并采用Itaku ra 失真测度计算帧间距离, 在识别上则使用了动态时轴弯曲(DTW ) 进行时间匹配。本系统对一般的DTW 法作了改进, 即通过放宽端点限制以得到更好的语音匹配, 克服了一般DTW 法要求语音首尾严格对齐而造成的弊病, 降低了语音端点检测的精度要求。-This system is implemented on a multimedia PC isolated word recogniti
T-REC-G.723.1-200605-I!!SOFT-ZST-E
- G.723语音编码器是一种用于多媒体通信，编码速率为5.3kbits/s和6.3kbit/s的双码率编码方案。G.723标准是国际电信联盟（ITU）制定的多媒体通信标准中的一个组成部分，可以应用于IP电话等系统中。其中，5.3kbits/s码率编码器采用多脉冲最大似然量化技术（MP－MLQ），6.3kbits/s码率编码器采用代数码激励线性预测技术。-G.723 is a speech coder for multimedia communications, coding rate 5.3kbi
LL1_display5.11
- 本文描述了针对编译原理课程中LL(1)文法分析过程的演示系统的设计与实现过程。本系统在Visual C++环境中使用MFC类库开发实现。针对高效率和美观实用两个目标，分别设计了前台和后台。前台负责界面显示和用户交互，后台透明地执行LL(1)分析过程的相关操作，为前台提供数据。通过MFC的消息响应机制，将后台功能模块加入到前台相应功能菜单的消息函数中。前台界面提供了和用户交互的菜单，根据演示系统的需求以及LL(1)文法分析过程中的各个步骤，将前台分为七个模块，其中每个菜单项分别对应各自的功能模块。
Grey-system-procedures
- 灰色系统程序，采用GM(1,1)思想，可在matlab中调用进行灰色系统预测等。-Grey system procedures, the use of GM (1,1) ideology, called in matlab gray system prediction.
yucechengxu
- 主要用于空调系统预测模型的建立，并将其应用到实际的工程系统中以达到节能优化的目的。-Mainly for the establishment of the air conditioning system prediction model, and apply it to real engineering systems to achieve energy optimization purposes.
vv631
- 使用matlab实现智能预测控制算法，最小均方误差（MMSE）的算法，多机电力系统仿真及其潮流计算。( Use matlab intelligent predictive control algorithm, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Multi-machine power system simulation and flow calculation.)