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vq
- 说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。-Sp
sensorless_motor
- 利用扩展卡尔曼滤波器，将转速看成一个状态量，根据定子的电流和电压值估算转速。通过仿真对滤波器初值的选取进行了研究，得到优化的卡尔曼滤波器，试验结果表明，速度估算的准确性高，系统对于电机参数的变化不敏感，具有较强的鲁棒性。
AutomaticImageSegmentationAlgorithmThreshold
- 摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计算时间还没有用 到二维模糊熵算法的一半。
改善动态相位跟踪和不平衡电压检测性能的改进软锁相环算法
- 相位检测是控制系统的基础，软锁相环检测适用于电 压畸变场合，便于数字化实现。分析了软锁相环应用于静止 同步补偿器时面临的若干问题，并提出了2 方面的改进方 案：一是针对超前/滞后环节参数选取困难的问题，将其滤 波功能转移到前置延时信号消除环节中；二是q 轴电压经 PI 调节的输出直接作为相位的误差信号，减少了前向积分 环节。通过仿真实验证明改进后的软锁相环在动态相位跟踪 及不平衡电压检测等方面的性能有显著改善。
基于BP神经网络的厦门楼盘走势预测
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
safjfd
- 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信 号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数，在 训练阶段，采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量
choas
- 对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作 了综述,提出了同时考虑这2 个参数选取的重构展开虚假邻点法以及预测误差最小-Of chaotic time series phase space reconstruction of the best delay time interval and the embedding dimension of the selection methods were reviewed and put forward these two pa
The_image_contour_extraction
- 1．任意选取一个灰度图像和彩色图像，对算法中若干关键语句中的参数进行调整，得出不同的实验结果，并对这些结果进行分析。 2．根据自己所学知识，提出自己的轮廓线提取方法，与简单阈值法进行比较分析。 3．练习matlab自带算子的检测结果。 -1. Arbitrarily select a gray-scale images and color images, several key statements on the algorithm to adjust the parameters,
PSO
- 介绍了PSO算法，以及与遗传算法/人工神经网络的区别，并介绍了算法中参数的选取方法等内容。-Introduced the PSO algorithm, as well as with genetic algorithm/artificial neural network differences and describes the algorithm parameter selection methods and so forth.
jingeiARTYU
- 本资料的功能为：运用数学统计方法和时间序列分析方法对原始振动信号进行分析，获取相应的时域，频域，频域及时间序列模型参数并以此作为特征参数，然后运用距离区分技术进行评估，选取敏感的特征参数作为ART-similarity分类器的输入并进行训练，最后便可识别出设备的性能状态。 基于YU范数对承不同预紧状态的分析，针对进给系统所采集的数据样本事先不知其对应的状态时，则可利用基于YU范数的ART-Similarity监督分类器对其进行诊断分析。针对基于Yu范数ART-Similarity的算法
Designandrealizationofadaptivenoisecancellerbasedo
- 阐述了自适应噪声抵消(ANC)技术的基本原理,基于自适应滤波器的原理,设计了自适应噪声抵消器 在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了自适应噪声抵消器的核心———LMS自适应滤波算法。在MATLAB中的Simulink下,建立了自适应噪声抵消器的模型,并通过设置不同的参数进行仿真,结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。最后对系统进行了性能分析,给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求 -This paper elaborated the basic theory
AverageScore
- 这是一款协助您选取适当的科目，以便得到最佳平均分的软件。 某些情况下，您更愿意选取一部分自己学过的科目，而非全部，来计算某个阶段（比如整个大学期间）的总平均分。这种考虑提供了设计这个软件的全部动机。 但由于作者水平有限，该软件只能做很少的事，具体缺陷参见“算法介绍”。 参数输入规则参见“帮助”，否则程序可能会报错。 -averge score
OPNET-of-the-router-capability
- 本文在阐述网络发展的现状和趋势的基础上，着重分析了两种内 部网关路由选择协议砒P和OSPF协议的实现机制和性能特点。对P 协议是基于距离矢量算法的。OSPF协议是基于链路状态算法的。本 文的工作重点是对上述两种协议分别从类型，封装，路径特征，邻居 发现和支持，路由选择数据的分发，对变化的响应，路由表计算，健 壮性／可靠性以及安全性等方面进行了对比分析，并对它们存在的安 全漏洞进行了初步的分析说明。根据以上的分析，通过On忸T软件， 本文设计了一个10km×10km规模
spica-ruanjian-ziliao
- 采用积分分离 PID控制算法将塔顶轻组分含量Y控制在0.99 2.采用继电法整定PID参数 3.整定效果验证：当被控过程参数时变时，如滞后时间由4→8，开环增益由3.4→6时, 讨论PID控制的响应速度及鲁棒性问题，考察当系统参数发生改变时，上述PID参数是否选取合适。 -Using integral separation PID control algorithm to control the top of the tower light component content Y
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- 针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a novel niche for niche particle
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- 针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a novel niche for niche particle
interest-profile-anonymization
- 本系统通技术运用主要采用Servlet实现，前台页面使用jsp技术，首先接受所要处理的数据集以及参数设置，对用户的搜索内容进行分词、去除停用词，形成用户的兴趣模型；进行用户兴趣模型匿名化：从用户兴趣模型集中选取模型，计算该模型与所有等价组模型的相似性以及计算该模型与其他所有模型的相似性，根据相似性的大小进行聚合成等价组，然后再计算各自兴趣模型的权值，以达到用户兴趣模型的匿名化以及权值的平衡，然后提交到后台进行匿名化操作，最后返回匿名化结果。-The system through the use
R1-080881
- 关于LTE功率控制参数delta_MCS的选取，权威文档。-About LTE power control parameters delta_MCS selection, authoritative document.
2000-New-support-vector-algorithms
- 一篇详细介绍vSVR的文章。文中给出了vSVR的推导过程，及参数选取的讨论。-a journal paper about vSVR, in which the theory of vSVR is derivated in detail and the selecting of parameters for the model is given. it is helpfull for the understanding of vSVR
泊松过程的生成及其统计分析
- 假设一个交换系统有M部电话，每个用户在很短的时间（单位时间内）呼叫一次的概率为P；用户间呼入的时刻相互独立，当M很大，P很小时，时间t内到达交换机的呼叫次数构成泊松过程N(t)。 1、确定此泊松过程的参数。利用计算机仿真N(t)的生成过程。注意合理选择M和P，时间分辨率为一个单位时间。 2、为了比较生成的N(t)与理论模型的吻合程度。取N(t)的多个样本并选取3个典型时间,,，得到,,三个随机变量的样本，在一张图上画出其直方图及理论分布曲线，并将两者对照。比较M选取不同时的效果。注意：样本个数