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说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明：梅尔频率倒谱系数，MFCC作为一个重要的特征，用于语音识别，说话人识别方面，在进行模式匹配或基于统计模型的建模时，好的特征时非常重要的，而MFCC特征是现在应用非常广泛的一类倒谱特征。