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文件格式 摘要:基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后

摘要:基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后,将得到两个语音模型:时变AR 模型、时变双AR模型。但是利用这些模型增强语音时,都没有考虑到语音的清音、浊音区别。为此本文引入了语音清浊音状态空间模型,这种模型在描述语音方面比时变AR模型、时变双AR模型要强,而且物 ...
https://www.eeworm.com/dl/639/238407.html
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文件格式 本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型

本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型,然后在分析了非线性滤波的基础上,引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法,它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度,从而不受非线 ...
https://www.eeworm.com/dl/639/259384.html
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文件格式 跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究

跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究,本文在系统分析传统粒子滤波理论与应用问题的基础上,重点研究了基于跳变马尔可夫状态空间模型的粒子滤波算法。针对混合系统在二维离散状态情形下的混合状态估计问题,给出了基于Rao-Blackwellised粒子滤波的二维离散状态与连续状态的同步估计算法,一定程度上缓解了传统粒子 ...
https://www.eeworm.com/dl/639/259390.html
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软件设计/软件工程 并行计算原理论文

并行计算原理论文,讲解了并行计算方法和并行模型
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文章/文档 为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集

为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系 在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对 ...
https://www.eeworm.com/dl/652/261801.html
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文章/文档 前 言 供水最优化与控制系统是应用供水状态宏观模型、供水过程非线性规划模型和管网最优化特性曲线模型求得现有管网条件下各水厂瞬间出厂流量与杨程最优值(连续最优目标)

前 言 供水最优化与控制系统是应用供水状态宏观模型、供水过程非线性规划模型和管网最优化特性曲线模型求得现有管网条件下各水厂瞬间出厂流量与杨程最优值(连续最优目标),且用最优控制模型实现最优目标。 仿真是依据上述模型和泵房机电系统运行模型以及供水运行记录,在个人计算机上运行。仿真可显示瞬间供水系统(管网 ...
https://www.eeworm.com/dl/652/275281.html
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软件设计/软件工程 ansys是一款强大的有限元分析软件 这个是ansys 材料模型的编程说明

ansys是一款强大的有限元分析软件 这个是ansys 材料模型的编程说明,对于编制类似的计算软件,如何将材料信息植入计算软件很有帮助!
https://www.eeworm.com/dl/684/276413.html
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其他 C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I

C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多类别分类方法@最后给 出了污水生化处理过 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/278897.html
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压缩解压 计算水库的最大效益

计算水库的最大效益,从而由水库水流量计算出水库发电量从而算出最大收益。此模型是一道校内赛的第一问,运行简单可行
https://www.eeworm.com/dl/617/302952.html
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数学计算 用来计算航天器再入质点弹道

用来计算航天器再入质点弹道,其中包括插值算法,龙格库塔法以及大气模型
https://www.eeworm.com/dl/641/303834.html
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