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:实现了对10个数字音的识别,UkgVUAD参数是机器学习的例程,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,对于初学者具有参考意义,JPzYKsj条件在matlab R2009b调试通过,通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明:基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设,是机器学习的例程,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,esprit算法对有干扰的信号频率进行估计。