说明:到达过程是的泊松过程,该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),高斯白噪声的生成程序,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,最小二乘回归分析算法,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析。
说明:假定确定性函数 Y 具有加性高斯噪声,EVAR(Y) 返回这种噪声估计的方的差。 薄板样条平滑模型用来平滑 Y。它假设其广义的交叉验证分数是最小的模型可以提供的加性噪声方差。几个测试表明 EVAR 工作得很好"不太不规则"功能。
说明:大家都知道,在室内声学环境下,麦克风采集到的信号往往会受到背景噪声、机械噪声等的影响, 这回严重的降低语音的可读懂度和清晰度,为了解决问题,在这里有一完整的后置滤波程序,希望 能帮助大家,谢谢!
说明:2018美赛A题的一些参考资料
说明:在读研究生期间,写过的基于music时延估计的虚拟阵程序,包括以下几部分内容:加入强度不同的噪声,构成矩阵,在频域music估计。加入不同强度的不同噪声,构成矩阵,在频域music估计。用三个回波作为输入信号以及多频域music时延估计。