提出了一种用于矢量量化的改进的聚类算法,该算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基础上,对初始码本的生成、失真测度的选择、非典型胞腔的处理等方面进行了改进,从而减少了原算法在能量和增益上对聚类结果的影响.并将该算法应用于波形编辑孤立字识别器,这种识别器直接对语音样本的时域波形进行训练和聚类,不需要提取语音参数,算法复杂度较低,加上提出的聚类算法失真测度简单易实现,对芯片的运算能力要求不高,非常适用于有低成本要求的语音识别器场合.通过中文元音字识别的实验证明,在相同码本尺寸下,运用改进后的聚类算法的识别器的识别率有所提高.
上传时间： 2017-05-30
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语音的参数表示和质量客观评价研究.nh语音信号的表示和谱失真测度一直是贯穿于语音处理各个领域中的重要而基 本的问题。虽历经几十年的研究和实践，产生了许多卓有成效的理论和方法，但 随着对语音信号认识的进一步加深和近年来许多语音应用领域的蓬勃发展，对这 一传统课题的研究再度活跃起来。语音质量客观评价更是语音表示及其谱失真测 度理论的直接应用。本文重点研究语音信号的各种参数表示方法及其相应的失真 测度，以及它们在语音质量客观评价方面的应用。
上传时间： 2017-07-17
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基础类数学读物，主要对测度、外测度、可测函数等数学基础内容进行介绍。可根据个人工作实际和兴趣选择性阅读。
标签： 测度
上传时间： 2017-11-05
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系统发射部分由Lorenz混沌电路和调频电路产生混沌调频载波信号,经采样后在FPGA中实现差分延时和调制;接收部分基于非相干相关法,位同步模块采用相关值与能量比值作为定时测度,通过设置门限和滑动搜索窗口寻找初始同步,而后引入数字锁相环进行相关峰值跟踪和位同步调整。
上传时间： 2013-10-27
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库存区域的合理规划直接关系到电子化物流作业效率，目前的研究很少分析库存管理的改善程度、各种应用策略间的影响和整体作用。设计了一种基于库存波动性的仓库面积计算模式， 建立仓储区域管理对仓储效率改善程度的测度模型，对库存管理的一般原则、平面布置以及设计方案等进行了讨论。实验结果表明，基于库存波动性理论的仓储面积计算方法具有良好的适用性。
上传时间： 2013-11-15
上传用户：lwq11
系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。
上传时间： 2015-03-25
上传用户：zhuoying119
Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类． Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．
上传时间： 2015-07-04
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张量分析工具，计算乘积测度空间的张量用于信号处理
标签： 分
上传时间： 2014-12-03
上传用户：com1com2
针对线性混合信号盲分离时，源信号概率密度与激活函数难以确定时（尤其是源信号中既含超高斯信号，又含亚高斯信号时），依据信号pdf的一种测度--峭度，自适应的确定激活函数，实现信号的盲分离，是一种基于峭度开关的盲分离算法。
上传时间： 2014-07-23
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K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
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