Generalized Mel frequency cepstral coefficients for large-vocabulary Speaker-Independent Continuous-Speech Recognition 关于MFCC算法的很好的英语文章
标签： Speaker-Independent large-vocabulary coefficients Generalized
上传时间： 2014-01-23
上传用户：liglechongchong
Ground state of the time-independent Gross-Pitaevskii equation
标签： Gross-Pitaevskii time-independent equation Ground
上传时间： 2014-01-04
上传用户：13215175592
利用FREE SCALE的DSP56F803编写的AD采集程序
上传时间： 2016-04-07
上传用户：xfbs821
ARPACK is a collection of Fortran77 subroutines designed to solve large scale eigenvalue problems.
标签： subroutines collection eigenvalue designed
上传时间： 2013-12-09
上传用户：66666
Fast Fixed-Point Independent Component Analysis
标签： Fixed-Point Independent Component Analysis
上传时间： 2014-11-25
上传用户：wweqas
生成scale-free网络，目的是在这个网络结构上展开相关的讨论！
标签： scale-free 网络
上传时间： 2013-12-05
上传用户：erkuizhang
Matlab environment based on the independent component analysis (ICA) is the imagie mixed with the separation of simulation program
标签： the environment independent component
上传时间： 2014-08-10
上传用户：shinesyh
独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。 物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了仿真实验。
标签： Independent Component Analysis 分
上传时间： 2013-12-20
上传用户：yan2267246
Electronic scale of the development and application of the text set out more Xiangxi electronic scale of the development and application of the situation.
标签： development application Electronic electronic
上传时间： 2013-12-25
上传用户：李梦晗
好不容易找到的外国博士论文,关于Text-independent speaker recognition
标签： Text-independent recognition speaker 论文
上传时间： 2014-02-09
上传用户：lanjisu111
