说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...
说明：在声学事件检测中， 采用基于短时能量和短时过零率的端点检测方法和基于动态时间规整算法的情况下， 对鸟叫声、 人说话声和车辆驶过声这三类声学事件进行检测。 在不加噪声的情况下， 基于时域特征的识别准确率是88.89%， 基于频域的识别准确率是83.33%， 基于时频域特征的识别准确率是77.78%。 ...
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：LCMV优化设计阵列处理信号，进行波形数据分析,通过反复训练模板能有较高的识别率，完整的基于HMM的语音识别系统，复化三点Gauss-lengend公式求pi，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
说明：针对现有的的车道线识别算法在复杂环境下识别率低、 鲁棒性和实时性较差的问题， 提出了一种基于 形态学多结构元素建模的车道线快速识别算法。该算法首先对车道图像进行感兴趣区域提取， 通过 Canny 算子 对感兴趣区域进行边缘检测; 然后利用具有车道模型特征的多结构元素进行车道线提取、 霍夫变换， ...
说明：应用背景过零率（ZCR）是另一个基本的声学特征，可以很容易计算。它等于给定帧内波形的过零数。ZCR具有以下特点：过清音和环境噪声通常比浊音，具有可观测的基本周期。很难区分清音环境噪声采用ZCR仅仅因为他们有相似的ZCR值。ZCR经常结合能量（或体积）的终点检测。特别是，ZCR是用于检测的开始和结束位...