代码搜索：小波系数

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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m dc_dpcm.m

%dc系数的dpcm % Differential Pulse Coded Modulation function r = dc_dpcm(x) %最简单的预测 a = [1]; % x: 输入列向量 % a: 预测滤波器（系数）列向量 % r: 取整后的差分编码输出 % before: 过去值序列 % now: 当前预测值 %获取信号长度和滤波器长度 m = length(x); p = l
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m mywaverec2.m

function y=mywaverec2(x,dim) % 函数 MYWAVEREC2() 对输入的分解系数矩阵x进行 dim 层重构，得到重构矩阵 y % 输入参数：x —— 分解系数矩阵； % dim —— 重构层数； % 输出参数：y —— 重构矩阵。 xd=uint8(x); % 将输入矩阵的数据格式转换为适合显示图像的uint8格
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asv mywaverec2.asv

function y=mywaverec2(x,dim) % 函数 MYWAVEREC2() 对输入的分解系数矩阵x进行 dim 层重构，得到重构矩阵 y % 输入参数：x —— 分解系数矩阵； % dim —— 重构层数； % 输出参数：y —— 重构矩阵。 xd=uint8(x); % 将输入矩阵的数据格式转换为适合显示图像的uint8格
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m sjdt.m

function [p,q]=sjdt(A,B) %绘制连续系统零极点图程序 %A:系统函数分母多项式系数向量 %B:系统函数分子多项式系数向量 %p:函数返回的系统函数极点位置行向量 %q:函数返回的系统函数零点位置行向量 p=roots(A); 　%求系统极点 q=roots(B);;
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www.eeworm.com/read/304001/13805044

m d_ase.m

%自适应谱增强滤波 %输入：残差信号、LPC系数 %输出：处理过的信号 function [f,state_ase,state_tilt]=d_ase(e,lpcs,G,Gn,u,T,state_ase,state_tilt) %计算自适应谱增强滤波器的系数 ppp=(G-Gn-12)/18; %probability p if ppp
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pro regression.pro

;回归模型系数计算:获取影像的反射率,返回回归模型系数a,b PRO Regression x=[0,2,1,5,4,2,6,2,5,7] y=[1,1,3,3,4,5,6,7,8,9] numb=n_elements(x) YY=dblarr(1,numb);--- Array[10] 全部转为列向量 XX=dblarr(2,numb)
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m gpc.m

clear disp('广义预测控制算法') nn = input('时域长度nn='); n = input('预测长度n='); m = input('控制长度m='); t0 = input('控制加权系数='); a = input('柔化系数a='); disp('最小二乘公式初始值') t1 = 1; d1 = input('(n+1)阶方阵P的形式：0-对角阵，1-
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www.eeworm.com/read/408958/11363669

m samp8_6.m

%采用权向量和迭代次数求滤波器系数 [b,a]=butter(4,0.4); %产生4阶Butterworth滤波器 [h,w]=freqz(b,a,64); %计算频率响应 [bb,aa]=invfreqz(h,w,3,3); %采用invfreqz求解滤波器的系数 wt=ones(size(w)); %产生权向量 niter=30; %迭代次数 [bbb,aaa
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m mfcc.m

close all clear clc [x fs]=wavread('speech.wav'); bank=mel(24,256,fs,0,0.4,'m');%Mel滤波器的阶数为24，fft变换的长度为256，采样频率为8000Hz % 归一化mel滤波器组系数 bank=full(bank); bank=bank/max(bank(:)); % DCT系数,12*24
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m latc2dir.m

function [b]=latc2dir(K) %全零点格型到FIR的直接型的转换 %K为格型滤波器反射系数数组；b直接型多项式系数 M=length(K); J=1;A=1; for m=2:1:M A=[A,0]+conv([0,K(m)],J); J=fliplr(A); end b=A*K(1);
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