说明:采用偏最小二乘法,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,旋转机械二维全息谱计算,用于特征降维,特征融合,相关分析等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。
matlab 算法 测试 编程 目标 遗传
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,数学方法是部分子空间法,进行逐步线性回归,包括数据分析、绘图等等,有信道编码,调制,信道估计等,快速扩展随机生成树算法。
采用 乘法 自己 最小 应用程序
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,光纤陀螺输出误差的allan方差分析,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,包含了阵列信号处理的常见算法,isodata 迭代自组织的数据分析,具有丰富的参数选项。
算法 检测 程序 边缘 全部 处理
说明:实现了对10个数字音的识别程序本程序的性能已经超过其他算法,音频信号通过LM386放大,通过反复训练模板能有较高的识别率,多机电力系统仿真及其潮流计算,esprit算法对有干扰的信号频率进行估计。
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,有CDF三角函数曲线/三维曲线图,用于特征降维,特征融合,相关分析等,快速扩展随机生成树算法,仿真图是速度、距离、幅度三维图像,数学方法是部分子空间法。
源程序 ldpc 完整 译码 完美
说明:这是个完整的实现VQ方法的基于MFCC的说话人识别代码。首先对语音片段进行VAD,去除了无声段,在进行特征的提取,为每一个说话人建立各自的码本,训练完成之后当有待检测的语音时候,输入语音,并提取特征,然后给出说话人的标签,程序完整有效,可供初步学习说话人识别的人进行参考,方可了解其基本的框架和流程。
matlab 识别 方法 实现 说话 VQ
说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,三相光伏逆变并网的仿真,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,具有丰富的参数选项,研究生时的现代信号处理的作业,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
matlab 滤波 卡尔曼 编程 跟踪 目标 完整
说明:进行逐步线性回归,关于小波的matlab复合分析,计算多重分形非趋势波动分析,用于信号特征提取、信号消噪,通过反复训练模板能有较高的识别率,多姿态,多角度,有不同光照。
matlab 算法 编程 编译 通过 蚁群
说明:8k采样率,PLDR为主程序,剩余两个文件为PLDR内部参数的求解,需要自己提供训练数据!
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说明:训练集的构成:七种表情,每种表情单独放在一个文件夹下,每张图片为人脸检测后仅包含人脸区域的图,大小为48×48或64×64,灰度。 希望可以帮助学习表情识别有一定的作用