矢量量化(VQ)技术 概述 基本原理 失真测度 矢量量化器的最佳码本设计 矢量量化技术的优化设计 动态时间规整(DTW)技术 一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。 神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构成。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处于实验室研究阶段。 模板匹配 作用是按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。 常用的技术有三种: 矢量量化(VQ)技术 动态时间规整(DTW)

在线回归 在线学习算法不限于分类问题。 内核 adatron 算法的更新规则还建议了用于创建优化的在线版本的通用方法。 使内核 adatron 算法的第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α) ∂αi 使其成为一种简单的梯度上升算法，并通过修正来确保满足附加约束。 例如，如果我们将相同的方法应用于支持向量回归算法的线性 ε 不敏感损失版本。 支持向量机的优点之一，支持向量回归作为它的一部分，它可以用来避免在高维特征空间中使用线性函数的困难，并将优化问题转化为对偶凸二次规划。 在回归情况下，损失函数用于惩罚大于阈值 - 的错误。 这种损失函数通常会导致决策规则的稀疏表示，从而带来显着的算法和表示优势。 参考： 模式分析的内核方法作者：John Shawe-Taylor & Nello Cristianini http://kernelsvm.tripod.com/

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此视频是Vector中国关于XCP协议的一个介绍视频，都是标定协议的基础知识。

向量 C中的动态数组实现。类似于标准C ++中的Vector。

SVPWM 技术使用 Simulink 库实现，并与 Simscape 库中的 3 电平逆变器和 RL 负载集成。 SVPWM_3L 模块的输入是参考电压和直流链路电压。 中心对齐PWM用于降低THD 参考：德州仪器 SPRABS6，三相三电平逆变器的中心对齐 SVPWM 实现