语音 自适应预测编码 技术 的 发展,语音自适应预测编码技术的发展
上传时间： 2013-12-15
上传用户：qiaoyue
自适应算术编码 C语言This package was adapted from the program in "Arithmetic Coding for Data Compression", by Ian H. Witten
标签： Compression Arithmetic package adapted
上传时间： 2013-12-06
上传用户：ryb
crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式，这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ，数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1)，则其对应的多项式为： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：数据“10010101”可以写为多项式 X７+X４+X２+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下： (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x)，设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0，则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，获得商Q(x)和余式R(x)，则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2运算，T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x)，将T’(x)除以G(x) ，若余式为0，则认为没有错误，否则认为有错。
上传时间： 2014-11-28
上传用户：宋桃子
crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式，这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ，数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1)，则其对应的多项式为： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：数据“10010101”可以写为多项式 X７+X４+X２+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下： (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x)，设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0，则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，获得商Q(x)和余式R(x)，则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2运算，T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x)，将T’(x)除以G(x) ，若余式为0，则认为没有错误，否则认为有错
上传时间： 2014-01-16
上传用户：hphh
一个我自己整理打包好的自适应二进制算术编码程序，编码对象为文本文档，可以是任意数据，一般对预测或变换残差数据进行编码。输入输出均为文件。可以直接将文件加入到自己的工程中使用
上传时间： 2016-05-10
上传用户：dengzb84
语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量、信道容量等有重要影响。本文讨论了TD-SCDMA系统中AMR语音编码的自适应机制，同时分析了AMR中代数码本线性预测(ACELP)算法及实现过程。该方案可以在一块TMS320C5510上实现。
上传时间： 2017-07-16
上传用户：bjgaofei
本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。全书共17章，内容包括：自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲自适应滤波器、神经网络、非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。目录背景与预览第1章 随机过程与模型第2章 维纳滤波器第3章 线性预测第4章 最速下降算法第5章 最小均方自适应滤波器第6章 归一化最小均方自适应滤波器第7章 频域和子带自适应滤波器第8章 最小二乘法第9章 递归最小二乘自适应滤波器第10章 卡尔曼滤波器第11章 平方根自适应滤波器第12章 阶递归自适应滤波器第13章 有限精度效应第14章 时变系统的跟踪第15章 无限脉冲响应自适应滤波器第16章 盲反卷积第17章 反向传播学习后记附录A 复变量附录B 对向量微分附录C 拉格朗日乘子法附录D 估计理论附录E 特征分析附录F 旋转和映射附录G 复数Wishart分布术语参考文献 现在网上流传的技术类书籍好多都是预览版本，此书为全本，非常难得，现在分享给大家，希望对大家有所帮助。
标签： 自适应滤波器
上传时间： 2022-05-14
上传用户：默默
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
Arith-N 是可以在命令行指定阶数的 N 阶上下文自适应算术编码通用压缩、解压缩程序，由于是用作教程示例，为清晰起见，在某些地方并没有刻意进行效率上的优化。由王笨笨大侠提供
上传时间： 2015-01-08
上传用户：bjgaofei
微软亚洲研究院：可扩展视频在频率可选信道传输中预编码OFDM与自适应向量信道分配
上传时间： 2013-12-24
上传用户：wxhwjf
