对于多窗口谱估计的理解 目录 对于多窗口谱估计的理解 0. 缘起 1. PMTM 含义 2. 与我们常用的周期谱估计的区别 3. 计算过程 5. 多窗/单窗谱估计结果对比 6. 程序如何生成多窗 - 以sin为例 6.1 生成正交窗的公式代码 6.2 计算是否符合正交 7. Reference 0. 缘起 在语音增强通过改进的谱减法进行谱估计时,使用多窗谱估计法要优于我们一般遇到的周期法谱估计,中文相关的资料不多,这里分享一下我学习理解到的内容. 1. PMTM 含义 P: PSD (Power

http://www.cppblog.com/vczh/archive/2014/07/15/207658.html 靠谱的代码和DRY 上次有人来要求我写一篇文章谈谈什么代码才是好代码,是谁我已经忘记了,好像是AutoHotkey还是啥的专栏的作者.撇开那些奇怪的条款不谈,靠谱的 代码有一个共同的特点,就是DRY.DRY就是Don't Repeat Yourself,其实已经被人谈了好多年了,但是几乎所有人都会忘记. 什么是DRY(Don't Repeat Yourself) DRY 并不是指

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

做实验一直用的matlab代码,需要嵌入到java项目中,matlab代码拼拼凑凑不是很了解,投机取巧采用java调用matlab的方式解决. 1.    matlab版本:matlabR2014a 解决:matlab版本破解不完全是关键问题所在,基本的安装包以及破解包就不说了,这个是进一步破解的文件(链接:http://pan.baidu.com/s/1qYoMZE0 密码:wesu) 我的电脑是64位的,所以将将上图三个文件拷贝到D:\Program Files\MATLAB\R2014a\

转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧和方法. 快速完成一个项目,最简单的方法就是利用前人的开源代码,然后根据自己项目的具体需求和参数,对已有代码进行调试,并增加或删减部分功能,最终实现自己项目的全部功能.所谓"站在前人的肩膀上". 闲话少叙,我们先从最基本的matlab软件安装开始,已经成功安装matlab软件的可以直接跳过

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义:

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

需要用到listings宏包 使用方法: 导言区\usepackage{listings}\lstset{language=Matlab}      %代码语言使用的是matlab\lstset{breaklines}                   %自动将长的代码行换行排版\lstset{extendedchars=false}  %解决代码跨页时,章节标题,页眉等汉字不显示的问题 正文区:\begin{lstlisting}此处写下Matlab代码 \end{lstlisting}

论文:Frequency-tuned Salient Region Detection.CVPR.2009 MATLAB代码运行出错如下: Error using makecform>parseWPInput (line 389)Expected input number 2, PROPERTYNAME, to match one of these strings: AdaptedWhitePoint The input, ''whitepoint'', did not match any of

1.Gamma函数: Gamma函数matlab代码: x=:0.5:5syms t y=)*exp(-t),,inf) y=double(y) plot(x,y,) 图像如下: 2.lgΓ(x)函数 matlab代码: x=:0.1:5syms t y=)*exp(-t),,inf) y=log10(double(y)) plot(x,y,) 图形: Gamma分布: matlab代码: a=,b=0.5 syms c d=)*exp(-c),,inf) t=: g=b.^a*(t.^(a-)

1 安装java环境: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 下载JDK最新版本并安装,CloudSim需要运行在jdk1.6以上版本. 以jdk1.6.0_24为例,默认的安装目录为C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_24. 设置环境变量: 新建系统变量JAVA_HOME,变量值设为JDK安装目录,即C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_24: 在P

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446: Windows下对文件夹下所有图片批量重命名(附C++,python,matlab代码) 2017年06月09日 12:48:37 ZealCV 阅读数:8436    版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,请注明出处 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446 原文件夹 重命名之后 C++ #includ

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

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

Matlab 代码注释 一直在找类似doxygen一样将程序注释发表成手册的方法,现在发现,Matlab的publish功能自己就能做到. Publish 简介 并非所有注释都能作为文本进行输出,MATLAB 的 publish 要求内容中必须包含段落标题,即双百分号注释%%.且注释内容与行首%号之间也必须有空格,才能让注释内容正确显示. 而且与doxygen不同的是,Matlab publish需要像调用函数一样输入参数,而函数运行结果也可以同内容一齐打印出来. Publish 输出格式 Pu

拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置,但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀.拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置,可以保证全空间填充和抽样非重叠,从而使种群分布均匀. 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,x_u^i]\)划分成\(H\)个相等的小区间: \[x_l^i=x_0^i<x_1^i<x_2^i<....<x_j^i<...<

% ========================================================================= % 算 法 名 称: Spectral Clustering Algorithm % 编 码 作 者: Lee Wen-Tsao % 编 码 邮 箱: liwenchao36@163.com % 输 入 参 数: % W ---> 邻接矩阵 % k ---> 簇数目 % t ---> 拉普拉斯矩阵归一化处理类型 % ===========

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201104/255128_all.htm MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通过一些手段,我们也能让MATLAB语言快起来,甚至和C差不多了! MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通