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搜索资源列表

  1. hosa1

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  2. 信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型;常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等;离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构;IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计,以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的IlR滤波器设计等;FIR滤波器设计包括基于窗函数、频率抽样法和切比雪大逼近法的FIR滤波器设计;平稳信号分析包括经典功率谱估计、基于参数模型的功率谱估计和基于非参数模型的功率谱估计;非平稳信号分析包
  3. 所属分类:中间件编程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:98.81kb
    • 提供者:james
  1. LMSwithUncorrelatedCaussiandata

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  2. 本文是关于LMS算法在非相关的高斯噪声下的收敛性!希望对大家有用-paper on the LMS algorithm in the non-Gaussian noise under the Convergence! We hope to useful
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:243.43kb
    • 提供者:yangfei
  1. pca

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  2. PCA算法的程序,能完成非高斯信号的预处理
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.06kb
    • 提供者:余洁
  1. RecoveryofSignalfromTransientScatteredResponseCont

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  2. 本文分析了用经验模态分解( Empirical Mode Decomposition ,EMD) 方法处理非平稳噪声信号的基本原理 , 并利用 EMD 方法有效地消除了高斯白噪声对瞬态散射回波的干扰. 文中以一人工合成瞬态回波为例 ,对本方法的有 效性作了检验.
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:97.1kb
    • 提供者:stoeky
  1. 高斯随机数发生程序

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  2. 程序只产生均值为0,方差为1的随机数,要产生均值为E,方差为D的随机数,只要随机数*D+E就可以了。 高斯随机数程序还是带参数的,参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时 ,先生成这个表(只做一次),而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。 使用C是为了保证通用性,如果有人觉得麻烦,可以用C++做个类,把这些东西都封装进去 。 另外,如果有人有兴趣,也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序,修改非 常简单,这里就不提示了。-procedures have only mea
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.85kb
    • 提供者:郑浩
  1. LFM

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  2. 针对贝叶斯滤波过程中存在的目标跟踪问题,提出几种典型的贝叶斯滤波方法,如EKF, UKF, PF和UPF 等,基于这些方法所构 建的框架,对它们进行性能测试和比较,并在非线性环境下,讨论这些方法的特点,仿真实验结果表明,在非线性非高斯环境下,UPF 方 法的性能是最优的。 -According to the bayesian filtering occurred in the process of target tracking problem, this paper puts forw
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-11-23
    • 文件大小:727byte
    • 提供者:时晨光
  1. nGpFBMP-ver-1.0

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  2. 非高斯分布信号的快速重构算法,该代码为论文“A Fast Non-Gaussian Bayesian Matching Pursuit Method for Sparse Reconstruction”论文的源代码-Fast reconstruction algorithm of non-Gaussian signal The code for the paper "A Fast Non-Gaussian Bayesian Matching Pursuit Method for Sparse
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:12.17kb
    • 提供者:尚佳栋
  1. stdpf

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  2. 粒子滤波 解决非线性非高斯系统的状态估计问题-particle filter
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:1.09kb
    • 提供者:张凤云
  1. PARTICLE

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  2. 粒子滤波 PF( Particle Filtering) 是在 贝叶斯滤波框架下基于 Monte Carlo 采样的统计滤波方法,可解 决非线性、非高斯的滤波问题,声源跟踪就属于这类问题。近年 来,基于粒子滤波的声源跟踪算法已成为研究的热点。 -he real acoustic data recorded in a typi- cal meeting room using a small-scale microphone array is used for tracking
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:21.97kb
    • 提供者:lihua
  1. Improved_SMCPHD

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  2. 该算法基本思想是利用一组带有相应权值的随机样本即粒子去逼近PHD分布和基数分布,其意义在于不仅解决重积分计算没有闭式解的难题,而且在滤波过程中,PHD函数被一系列离散的带权值的样本近似,随着样本粒子数量的增加,PHDF接近于Bayes最优估计,而且不受模型线性和高斯假设的限制,可以适用于非线性非高斯的随机系统。-The algorithm the basic idea is to use a set of random sample with the corresponding weight n
  3. 所属分类:MultiLanguage

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2.02kb
    • 提供者:lihua
  1. 统计信号处理:非高斯信号处理及其应用

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  2. 统计信号处理:非高斯信号处理及其应用,邱天爽(statistics signal processing , fractional lower order moment, fractional lower order statistics)
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:3.92mb
    • 提供者:自由港湾
  1. 弹性力学平面问题边界元法计算程序(姚振汉 边界元法 源代码)

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  2. 此程序有线性、二次、三次插值的直线单元、圆弧单元,以及二次等参曲线单元,每个边界线段除等分外、还可等比划分,还有两端加密或中部加密的对称型等比划分等功能,可以根据问题的特性合理划分边界单元,建立最合理的边界元计算模型。程序中对于弱奇异积分通过变换求得解析积分,柯西主值积分用刚体位移法处理,同时对于非奇异积分采用了等精度高斯积分,因此计算精度优于一般的边界元程序,更优于有限元等其他数值方法。
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:95.75mb
    • 提供者:xbei_56@163.com
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