随机信号分析

所谓的语音信号分析就是提取表征语音特征的信息,以进行后续的处理:语音识别.说话人识别等.语音特征信息及特征参数的提取.由于语音信号具有短时平稳特性,及在短时内特征参数稳定不变,一般时长为10~30ms,故通常将语音分帧处理,以获得稳定的特征参数.综上,对于一段语音信号,分析时通常表示为由每一帧特征参数组成的特征参数序列. 语音信号处理基本步骤: 端点检测(VAD)切除静音 1预滤波.采样.(A\D)转换 2编码(常用格式PCM ALAW MULAW) 3预处理:(处理已经数字化的信号) 预加重加

[传送门] [自动语音识别课程]第一课 统计语音识别介绍 原文地址:http://blog.csdn.net/joey_su/article/details/36414877 转载请注明出处,欢迎交流. 概述 针对ASR的语音信号分析 特征 频谱分析 倒谱分析 标准特征:MFCC和PLP分析 动态特征 第一课的结尾提到了语音识别的框图,下图展示了信号分析技术在语音识别系统中的位置: 我们先来认识下语音的产生过程: 语音是在发音器官和声道共同作用下产生的.说话时,声带振动发出具有一定周期特性(基音

一.需求描述: 1.读取data.asc文件,分析其连续性: 2.绘制信号图像,并保存. 二.UI界面组成: 该应用的UI由以下几个控件组成: 3个PushButton:打开文件.图像保存.退出: 1个Combox:下拉框用于信号的选择: 1个Widget:用于确定绘图区域的坐标,并在Widget部件上绘制图像曲线. 3个Label:用于标注注释,及坐标轴 三.主要功能的实现 信号分析结果如下: 其中最主要的涉及信号数据的标准化处理,标准化处理计算公式: std=(当前信号值-此类信号的最小值)

文章特点:数据解码方面实在是没什么信心,存在分析错乱的可能性,所幸发出来共同探讨,恳请鞭策. 0x01 概述 这是一款工作在315Mhz频段的无线遥控门铃,根据查阅官方手册以及芯片信息,确定其采用了eV1527 百万组编码芯片.这是一款无线发码专用集成电路,采用 CMOS 工艺制造,拥有 20 位内码,可预烧 100 万组内码组合,发射频率支持315Mhz与433Mhz.本文仅对基于录制的信号波形图进行简单分析,详细发码结构可参考相关文档. EV1527芯片说明:http://www.sc-te

我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的. 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己. 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪. 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇. ——这就是对傅里叶世界观的描述. 你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章. 下面进入正式环节↓↓↓↓↓↓ 傅里叶公式: 其中: 这就是鼎鼎大名的傅里叶公式! 简单的理解: 每一个信号,在某个特定

前言 最近学51单片机学习到红外遥控解码与发送部分,开发板的相关教程只有NEC协议的解码,基本的解码套路是1838接收头输出管脚接单片机外部中断0,当接收到红外信号时产生下降沿触发中断,在中断函数中先延时9ms判断电平再延时4.5ms判断电平,从而跳过引导码:再分别延时560us.1690us左右不等的时间判断电平来解码“0”或“1”,直到结束:红外发送思路就是根据NEC协议及红外码值的二进制码分别控制高低电平,并延时相应的时间.但存在这么几个问题: 1. 解码逻辑写死在中断处理函数中,不方便扩

1.GUI配置 Vertical position的值289是根据Frame/Field 0 Vertical settings一栏中sync start来设置的. 数两个fsync_out 信号之间有多少个hblank: 得到两个fsync_out 信号之间的时间差为:2.69568ms 每两个hblank之间的信号时间间隔为:8.65us 则可以计算两个fsync_out 信号之间有2695.68/8.65=312个hblank(行) 如果: 2704.32/8.64 = 313 如果: 如

randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能:我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 首先安装这个R包 install.packages("randomForest") 安装成功后,首先运行一下example library(randomForset) ?randomForset 通过查看函数的帮助文档,可以看到对应的example data(iris) set.seed(71) iris.rf <- randomForest(Species

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