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  1. 音频感知哈希函数的提取(matlab codes)

  2. 通过美尔频率倒谱系数加奇异值分解的方法提出出来的音频信号的感知哈希值. 编程环境是matlab。其中包含了MFCC函数,分帧函数,梅尔滤波器组函数等。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-02-05
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:strawberrypll
  1. 压缩感知技术介绍

  2. 在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的 2 倍. 然而对于数字图像、视频的获取,依照香农(Shannon) 定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注.
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2013-03-06
    • 文件大小:639kb
    • 提供者:yangdh815
  1. 压缩感知OMP重构算法

  2. 压缩感知代码% 1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit) % 测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构 % 编程人--香港大学电子工程系 沙威 Email: wsha@eee.hku.hk % 编程时间:2008年11月18日 % 文档下载: http://www.eee.hku.hk/~wsha/Freecode/freecode.htm % 参考文献:Joel A. Tropp and Anna
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-01-08
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:u011675259
  1. 基于步进频率波形的穿墙雷达目标定位算法研究maltab仿真

  2. 利用步进频波形应用于穿墙雷达,实现目标定位研究算法。此算法为当前热门重点算法,为后续压缩感知算法可作为铺垫。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-04-27
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:qq_39801175
  1. 图片搜索图片,基于php实现的图片相似搜索类,优化了感知算法(hash)不准确的问题

  2. 虽然均值哈希更简单且更快速,但是在比较上更死板、僵硬。它可能产生错误的漏洞,如果有一个伽马校正或颜色直方图被用于到图像。这是因为颜色沿着一个非线性标尺 - 改变其中“平均值”的位置,并因此改变哪些高于/低于平均值的比特数。一个更健壮的算法叫pHash,(我使用的是自己改进后的算法,但概念是一样的) pHash的做法是将均值的方法发挥到极致。使用离散余弦变换(DCT)降低频率。
  3. 所属分类:PHP

    • 发布日期:2018-09-05
    • 文件大小:8kb
    • 提供者:qq_26108015
  1. 无线电网络多节点协作频谱感知算法

  2. 围绕频率感知展开研究,介绍了几种基本的数字调制方式和无线信道及其特性,阐明频率认知较为困难,通过对几种经典的频率感知算法进行分析比较,并结合实际应用环境,基于易实现的角度,指出能量感知器的可行性,基于性能的角度,采用合作感知算法,并提出基于均衡权重的频谱感知方案,在信噪比较低的情况下,可以提高认知性能。采用MATLAB平台,通过仿真的形式,重点对基于能力检测算法和均衡权重合作感知算法的性能进行分析,结果证明,能量检测在-5dB时可以取得不错的感知效果,基于均衡权重合作感知算法就算是在-8dB的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-12
    • 文件大小:20mb
    • 提供者:programmer0000
  1. 占空比机制下煤矿井下物联网感知层时间同步

  2. 针对煤矿井下物联网感知层节点能量有限、巷道为狭长分支结构等特点,提出了一种时间同步方法。按照层次型网络结构在煤矿井下巷道布置感知层节点,感知和被测节点基于侦听模式获取时间同步分组,降低了时间同步分组传输量;基于下标偏移法抵消分组传输中的固定延迟和节点间相位偏移,采用迭代法估计节点间的频率偏移,降低了同步算法的计算复杂度;感知层节点基于duty-cycle休眠机制周期性休眠,路由节点基于最大值估计所有邻居节点的最迟唤醒时间,保证时间分组有效传输和侦听,提高了节点的生存周期。通过仿真实验验证了时间同
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:320kb
    • 提供者:weixin_38724919
  1. 基于原子范数的宽带压缩频谱感知研究_硕士论文_许康

  2. 宽带频谱感知技术要实现直接观测宽带频谱, 然后检测出其中所有的主用户信号,需要极高的采样速率并处理海量的数据。 由于压缩感知理论为实现低速率宽带频谱感知提供了理论基础, 因此宽带压缩频谱感知技术成为一个重要的研究方向。 然而, 传统压缩感知模型会对频域离散化, 产生基不匹配问题, 从而降低对主用户信号频率估计的准确性。 此外, 主用户的通信行为是未知且随时间而变化的, 导致宽带频谱稀疏结构的动态变化, 给宽带压缩频谱感知带来困难。 另一方面, 由于无线信号受多径效应和其他因素的影响, 可能存在认
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-03-21
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:hanzhenru
  1. 基于压缩感知的高时空分辨率和高对比度的超声成像

  2. 基于压缩感知的高时空分辨率和高对比度的超声成像,刘敬,何琼,压缩感知(compressed sensing, CS)理论打破奈奎斯特频率极限,采用远低于奈奎斯特率的采样频率高概率恢复信号。因为这一特性,其在很�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-04
    • 文件大小:455kb
    • 提供者:weixin_38673738
  1. 知觉空间分离和恐惧条件化对清醒大鼠的下丘频率跟随反应的调节作用

  2. 知觉空间分离和恐惧条件化对清醒大鼠的下丘频率跟随反应的调节作用,杜忆,李量,在混响环境中,人类被试和实验大鼠都能够整合来自声源的直达声和反射声,只感知到一个声源附近的融合的声像,这种现象叫做听觉优
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-03
    • 文件大小:701kb
    • 提供者:weixin_38750003
  1. 通信与网络中的物联网——感知中国,赢得未来!

  2. 1 物联网简介   1.1 物联网的特点   通过装置在各类物体上的电子标签(RFID),传感器、二维码等,经过接口与无线网络相连,从而给物体赋予智能,可以实现人与物体的沟通和对话,也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话。这种将物体联接起来的网络被称为“物联网”。和传统的互联网相比,物联网有其鲜明的特征。   首先,它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性,按一定的频
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-22
    • 文件大小:95kb
    • 提供者:weixin_38741996
  1. 模拟技术中的一种无线电中频谱感知技术的设计和实现

  2. 随着无线通信业务的增长,可利用的频带日趋紧张,频谱资源匾乏的问题日益严重。世界各国现行的频率使用政策除分配极少的ISM频段之外,大多采用许可证制度。而获得许可的用户,并非全部都是全天候占用许可频段,一些频带部分时间内并没有用户使用,另有一些偶尔才被占用,即使系统频谱使用率低,仍无法将空间的频谱分配给其他系统使用,即无法实现频谱共享。怎样才能提高频谱利用率,在不同区域和不同时间段里有效地利用不同的空闲频道,成为人们非常关注的技术问题。为了解决该问题,Joseph Mito1a于1999年在软件无线
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:237kb
    • 提供者:weixin_38728624
  1. 集成电路中的用液位控制器控制变频器工作频率

  2. 一、控制原理   多数通用变频器都能实现不同的条件运行不同的频率。这在富士5000G11S/P11S系列变频器中称为多步频率运行,在ABBACS510-01系列变频器中称为恒速运行。液位控制器就是要让泵根据液位的情况来选择不同的转速,让泵的运转实现宏观上的稳定。如下图所示,该控制器使用了两个位置探针,可将泵池分为三个液位区,当液体没有接触下液位探针时,变频器工作在最低频率区;当液位处在两探针中间时,变频器工作在中频率区,当液位同时触及两个探针时,变频器作在高频率区。   液位控制器主要由
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:117kb
    • 提供者:weixin_38689976
  1. 浅析TD室内分布系统用户感知度和KPI指标提升优化

  2. 随着城市规模和大型建筑的建设,造成无线网络的覆盖质量的下降。在大型建筑内部形成无线信号覆盖的盲区和弱区,中间楼层形成多个基站同时覆盖的干扰区,高楼层形成无线信号覆盖的孤岛区。针对TD-SCDMA网络来说,由于TD-SCDMA的工作频段约为2000MHz,与2G网络相比,频率损耗增加了7dB,导致TD-SCDMA网络在室内覆盖的问题更加突出,TD-SCDMA网络的优势在于数据业务和VP业务,根据NTT DOCOMO的数据分析,3G约有70%的业务量发生在室内,同时大量的高端用户均在大型建筑内部(写
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-23
    • 文件大小:83kb
    • 提供者:weixin_38703823
  1. 通信与网络中的浅析TD室内分布系统用户感知度和KPI指标提升优化

  2. 建设TD室内分布系统后,当室内信号满足覆盖指标要求时,并不能完全改善楼宇内的用户感知度,本文从系统的角度,阐述系统的优化手段以改善用户感知度和KPI指标的提升。   1.概述   随着城市规模和大型建筑的建设,造成无线网络的覆盖质量的下降。在大型建筑内部形成无线信号覆盖的盲区和弱区,中间楼层形成多个基站同时覆盖的干扰区,高楼层形成无线信号覆盖的孤岛区。针对TD-SCDMA网络来说,由于TD-SCDMA的工作频段约为2000MHz,与2G网络相比,频率损耗增加了7dB,导致TD-SCDMA网络
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-10
    • 文件大小:115kb
    • 提供者:weixin_38679839
  1. 梅尔频率倒谱系数(mfcc)及Python实现

  2. 语音识别系统的第一步是进行特征提取,mfcc是描述短时功率谱包络的一种特征,在语音识别系统中被广泛应用。 一、mel滤波器 每一段语音信号被分为多帧,每帧信号都对应一个频谱(通过FFT变换实现),频谱表示频率与信号能量之间的关系。mel滤波器是指多个带通滤波器,在mel频率中带通滤波器的通带是等宽的,但在赫兹(Hertz)频谱内mel滤波器在低频处较密集切通带较窄,高频处较稀疏且通带较宽,旨在通过在较低频率处更具辨别性并且在较高频率处较少辨别性来模拟非线性人类耳朵对声音的感知。 赫兹频率和梅尔频
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:92kb
    • 提供者:weixin_38641561
  1. 通过合成具有电压频率岛的公司3-D片上网络来优化热感知能源

  2. 通过合成具有电压频率岛的公司3-D片上网络来优化热感知能源
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:142kb
    • 提供者:weixin_38712874
  1. 可感知工作负载和CPU频率的比例可在VM分配中实现最佳能耗

  2. 在虚拟机整合以节省云能源的问题中,不同的工作负载会要求不同的资源。因此,考虑到工作负载特性,VM放置解决方案将更加合理。在现实世界中,根据其任务特性,不同的工作负载会在其工作时间内以不同的CPU利用率工作。这意味着能耗与CPU利用率和CPU频率都有关。因此,仅使用CPU频率模型来评估能耗是不够的。本文从理论上证明,为了获得最低的能耗,将有一个最适合某个CPU利用率的CPU频率。根据这一推论,我们提出了一种启发式CPU频率缩放算法VP-FS(具有频率缩放功能的虚拟机放置)。为了进行实验,我们实现了
  3. 所属分类:其它

  1. 基于音频感知和子带补偿滤波的语言识别鲁棒特征参数提取算法

  2. 针对目前语言识别系统所采用的特征参数没有充分考虑人耳听觉机制,鲁棒性较差的问题,提出一种符合人耳听觉感知特性的鲁棒语言识别参数提取算法。该算法主要从两个方面提高特征参数的鲁棒性:在计算各子带能量时采用更符合人耳感知特性的Gammachirp滤波器组代替常用的三角滤波器组;为每个子带通道设计一个补偿滤波器。子带补偿滤波器的设计采用数据驱动的策略,通过补偿各个子带滤波器输出信号的失真及环境噪声导致的失真同时达到最小。实验表明,文中所提出的特征在共同的噪声环境下,性能均值总体上普遍使用的梅尔频率倒谱系
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:436kb
    • 提供者:weixin_38647925
  1. 基于电能质量瞬变干扰信号的压缩感知改进算法

  2. 传统的电能质量信号采样基于奈奎斯特采样理论。 由于存在电源而存在干扰信号,因此它需要比原始信号的采样频率高两倍的信号,从而导致许多问题,例如硬件成本较高。 压缩感知算法摒弃了香农定理的特点,采用更低的采样频率和更少的信号重构信号,采用损耗压缩的方法,可以有效地解决这一问题。 北京化工大学的一个团队对此方向进行了深入研究,提出了总变化梯度减小算法,该算法对减小效果很好。 但是该算法运行速度较慢,并且需要较高的信号采样量。 因此,本文提出了一种基于Nesta算法的改进算法,以减少电能质量信号的采样数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:331kb
    • 提供者:weixin_38560768
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