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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
self-correlationandpowerspectrum
- 本程序描述的是如何用MATLAB语言来编写自相关和功率谱函数-self-correlationandpowerspectrum
Random-signal-spectrum-estimation
- 随机信号 功率谱估计 对随机信号的功率谱采用自相关函数法和周期图法进行估计-Random signal power spectrum estimation using the autocorrelation function method and the periodogram method to estimate the power spectrum of random signals
qweeqdw
- 随机信号的统计特性测试,均值、方差，相关函数（包括自相关、互相关函数）、频谱及功率谱密度算法.-The statistical properties of random signal test, mean, variance, correlation function (including autocorrelation, cross-correlation function), spectrum and power spectral density algorithms.
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- 基于循环统计理论, 对循环平稳信号进行处理, 主要研究了信号的二阶循环统计特性, 即循环自相关函数和循环谱密度, 指出循环自相关函数不为零的循环频率对应着信号中的某些故障, 并 可以对调幅信号进行解调. 通过循环频率扫描方法提取的调制源分布在循环频率域的低频段, 其结 果可用循环频率-频率- 循环谱密度的三维图表示. 用仿真信号对该方法进行验证, 并应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断, 可以有效地分离出所对应的故障特征频率.-Statistical theory based on
functions
- 语音信号处理的一些函数，包括短时谱、自相关、短时能量、过零率等-Some functions of speech signal processing, including short-term spectrum, autocorrelation, short-term energy, zero-crossing rate, etc.
基于MATLAB产生并验证高斯白噪声
- 利用MATLAB平台使用两种方式产生高斯白噪声，并通过自相关函数、功率谱密度、KSTEST检测来验证产生序列为高斯白噪声序列