在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在不同时刻发同一个音,也不可能具有完全的时间长度.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短.在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似…

参考: https://www.cnblogs.com/Daringoo/p/4095508.html…

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j…

人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络: 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络: 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络. 数据归一化:将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间. 数据归一化的原因: 1.输入数据的单位不一样,有些数据的范围可能特别大,导致的结果是神经网络收敛慢.训练时间长.2.数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏…

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s…

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s…

原文地址:matlab并行计算,大家共同学习吧,涉及到大规模数据量处理的时候还是效果很好的 今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料. 本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题.今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下.本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用.等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了... 先转下网上找到的资料. 一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实…

问题背景:在根据<机器人导论>这本书的Z-Y-X欧拉角原理用Matlab实现旋转矩阵求解时,发现与直接调用机器人工具箱中的rpy2tr()函数得出的结果并不相同. 首先:先检查自己写的函数是否有错.根据其原理:坐标系B可以用如下方式表示——先将坐标系B和一个已知参考坐标系A重合,先将B绕B的Z轴转afa角,再绕B的Y轴转beta角,最后绕B的X轴转gama角.所以得到的旋转矩阵就是R=Rz*Ry*Rx. 代码如下: %afa:绕着z轴的旋转角——yaw:beta:绕着y轴的旋转角——pitch…

使用MATLAB进行图片的处理十分方便,看它的名字就知道了,矩阵实验室(matrix laboratory).一副图片的像素数据可以看成是一个二维数组一个大矩阵,MTABLAB就是为矩阵运算而生. MATLAB对于图像处理中有丰富的函数,最简单的RGB转Gray只需要一个函数rgb2gray()即可完成.但是如果光是这样学习图像处理,是没有多大意义的,所以博主决定自己根据原理用MATLAB实现一些图像处理的基础算法.作为使用FPGA实现各种图像处理算法的前期仿真,以便后期进行结果对比.顺便记录一…

一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是从主从结构的分布式计算.当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进行自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)Matlab计算子节点.Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码.Parfor运行之初,主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点.字节点运算过程时互补干扰,运算完毕,则应该有相应代码将各自子节点得到的结果组合到同一个数组变量中,并返回到Matlab…