测试环境:单片机:STM32F407ZGT6   IDE:Keil5.20.0.0  固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第一部分:使用源码文件的方式,使用void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc)函数进行FFT运算. 准备空工程,配置Keil环境.使能STM32F4的FPU单元. 开启硬件浮点运算,等效于在C/C++->defin

作者:桂. 时间:2017-06-14  12:08:57 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6956556.html 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 书中代码:http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu,提取密码:9dmi 前言 主要梳理单通道噪声估计的一般方法,内容为自己的学习记录,如果有不准确/错误的地方,还希望帮忙指出来. 一.算法

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 题目:Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 作者:Xiaodi Hou, Liqing Zhang 领域:显著性目标检测 类型:新视角, 新方法 概述 The ability of human visual system to detect visual saliency is extraordinarily fast and reliab

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

大学毕业生人数破700万大关.如何破解"毕业即失业"中国式的大学困境? 2014年全国高校毕业生总数将达到727万人,比被称为"史上最难就业年"的2013年再添加28万人,再创历史新高.就业形势愈加严峻,就业压力进一步加大. 90后毕业生们该怎样应对"毕业即失业"的尴尬困境? 据报道.部分90后毕业生採取"隐形就业"的方式来应对眼下的就业形势.所谓"隐形就业"就是通过做兼职.打短工等"隐族&quo

转自:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/22/2297426.html 如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”.由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法. Spectral Clustering 和传统的聚类方法(例如 K-means)比起来有不少优点: 和 K-medoids

在网上搜索算法的博客,发现一个比较悲剧的现象非常普遍: 原理讲不清,混乱 啰嗦 图和文对不上 不可用,甚至代码还出错 为了不误人子弟耽误时间,推荐看一些靠谱的资源,如[啊哈!算法]系列: https://www.cnblogs.com/ahalei/p/3568434.html 他是C语言实现,其实都是一样的. 我总结一个清晰不罗嗦版: 原理: 快速排序使用分而治之策略.下面描述递归步骤: 选择一个pivot支点值(在啊哈算法中叫“基准值”).我们将中间元素的值作为支点值,但是它也可以是任何值,

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

本文第一部分先解释AR谱,但并不会给出太多的细节,第二部分介绍几种常见的语音中的特征.有些在之前的博文中已经用过.诸如过零率. 第三部分给出实际操作的过程及识别的效果.本文的目标是通过对DSP採集的声音信号提取特征,识别卡车和飞机. , 128); ARspectrum AR谱的计算有2个重要的參数:系数阶数.FFT反变换的点数.AR谱是一种递推模型,即用前p个时刻的时域值预计当前第n时刻的值: 当中u(n)是噪声输入.系数阶数就是上式中的p. 牵扯到FFT,是由于功率谱的计算中能够使用FFT进

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

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

企业在外包开发app之前最纠结的问题就是如何选择一个靠谱的app外包公司.因为一个靠谱的app外包公司非常重要,完全决定了app外包开发的周期.bug.售后服务等各方面问题,可以说app开发外包团队一定程度上影响了你这个项目的成败. 自己组建团队需要更多的时间来磨合,而且成本也更加的高,所以大部分企业出于各方面的考虑,一般会将app外包交给专业公司来做.下面51开发app官网(外包潜规则揭秘网)给大家分析一下如何选择靠谱的app外包公司. 第一,评估公司整体实力.一家可靠的APP软件开发公司,首

今天有之前同事问我要datatable转json的方法,以前自己也弄过,但感觉网上有很多不靠谱的方法.所以自己在博客里记录一个,当然也是网上找的,但是这个靠谱一点,起码可以用不会报错,所以叫他靠谱的datatable转json方法~ public static string ToJson(DataTable dt) { StringBuilder jsonString = new StringBuilder(); jsonString.Append("["); DataRowColle

今天得某位高人相助,获得了一堆LL里面的标准谱面文件,是json格式的.于是折腾了一下午加一晚上,总算让SLP正确解析了json格式的谱面.

LL谱面分析和难度标定 先介绍一下LL谱面的存储方式:TimeLine序列(简称TL序列),TL序列中的每一个元素(即音符)可以由一个C语言中的结构体来表示: struct note{ int line; //音符位置 double time; //音符按下时间 double elapseTime; //音符从按下到抬起经过的时间,只有L型音符该项不为零 }; 用比较数学化的表示方法来表示一下TL序列的各个属性: 音符的索引(下标)集合\(\mathbf{N}\): 音符的位置组成的序列\(p_

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

//总金额平均分配给总人数 //参数说明:总金额,总人数,最大金额为平均金额的倍率 public double[] GetList(double zje,int zrs,int max) { double total = zje;//总金额 int count = zrs;//总人数 double avg = total / count; double[] list = new double[count]; int seed = 1; while (count > 0) { if (count

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了凡春秋USTC 谱聚类 http://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=505 最近忙着写文章,好久不写博客了.最近看到一个聚类方法--谱聚类,号称现代聚类方法,看到它简洁的公式推导.实现代码,不禁要尝试一把.关于它的理论,google一搜有很多博客讲,这里就不赘述了,反正最后还是归结为一个SVD分解问题,参考网址如下 http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2009/05/11/1453853.html http://blog.p