说明：文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一，儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型

高斯混合预测 sensitivity 期望最大 频谱分配-matlab 高斯-语音

说明：本文采用基于无模型的自抗扰算法，将网络环节和被控对象同视为控制对象，利用扩张状态观测器对控制系统的变化进行实时观测估计。

自抗扰--matlab matlab-adrc ADRC observer-system 自抗扰

说明：这个 m 文件包括算法的扩展卡尔曼滤波和 Unscent 的卡尔曼滤波和容积的卡尔曼滤波估计 1 D 状态。代码可以正确运行和结果显示 apparently.this 代码可以帮助你理解他们。

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说明：[17,18,19,20,21] 的应用程序。智力不给外面，从系统，但系统通过学习获得的新方法已被证明更多成功的 [11,22]。与学习控制系统发展的一个主要困难是事实我们不知道一个先验期望的控制行动，即控制器的输出。然而，我们有评价整体系统性能的措施。为克服这个问题的各种方法已经使用 [22]。几...

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说明：描述一个卡尔曼滤波问题需要两个模型，一个是描述系统的状态方程，一个是观测方程，观测量通过观测方程与状态变量建立联系，由观测量估计状态值。与其他频域滤波器不同，卡尔曼滤波器不需要观测和估计的历史记录，可以直接在时域进行设计和使用，是一个时域滤波器，适用于处理实时数据。 对于一个运动模型，建立卡尔曼...

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