说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,数值分析的EULER法,应用小区域方差对比,程序简单,数据模型归一化,模态振动,预报误差法参数辨识-松弛的思想,实现了图像的加水印,去噪,加噪声等功能。
说明:DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术,它应用动态规划的思想成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题,在孤立词语音识别中获得了良好性能。虽然HMM模型和ANN在连续语音大词汇量语音识别系统优于DTW,但由于DTW算法计算量较少、无需前期的长期训练,也很容易将DTW算法移植到单片机、DSP...
说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,一种流形学习算法(很好用),到达过程是的泊松过程,车牌识别定位程序的部分功能,基于互功率谱的时延估计,一些自适应信号处理的算法。