小波变换函数matlab代码BPM检测器
每分钟拍数（BPM）检测算法的实现，如G.Tzanetakis，G.Essl和P.Cook题为“使用离散小波变换的音频分析”的论文所述。
你可以在这里找到它：
用法
选择要分析的.wav文件，并将其作为输入参数传递给bpm_detection函数，如下所示：
myfile\n='file.wav';
[final_signal，correl，estBPM，cd]
=
bpm_detection（myfile）
上面的代码应在matlab的命令行中执行。
输出
final_signal：离散小波变换后的信号相关：求和信号estBPM的自相关函数系数：输入信号的BMP
cd：DWT分解的各个级别的细节系数
或者，您可以使用较短的版本，仅打印BPM。
myfile\n='file.wav';
[estBPM]
=
bpm_detection（myfile）
为了实现这一点，请更改代码的第一行，使其看起来像这样：function
[estBPM]
=
bpm_detection（s）
2022-07-21 09:06:48
3KB
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菲杜奇-数学病
超图分割的Fiducci-Mathiasis算法的实现。
标志
-i input_file_name设置输入文件的名称。 您可以检查输入文件的格式。
-o output_file_name设置输出文件的名称。 您可以检查输出文件的格式。
-atb带有此标志的节点将添加到容器中列表的开头。 默认情况下，它们被添加到列表的末尾。
-tfe带有此标志的最佳移动节点将来自列表的末尾。
-egcm如果在左侧和右侧增益容器中的最佳增益相等，则此标志将控制最佳移动的选择。 默认情况下，将采用更多节点上的节点。 使用此标志，仅计算具有最佳增益的容器的元素数：
if (equal_gain_choose_mode) {
int left_k_g_size = this . left_gain_container . get(best_gain) .
2022-07-18 14:00:09
15.43MB
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小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，在DSP上实现小波阈值去噪算法，为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理，实验发现，该法可以很好的去除噪声，满足信号去噪的光滑性和相似性准则。
2022-07-15 09:50:53
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人工智人-家居设计-基于FPGA技术的智能简单自适应控制算法的实现.pdf
2022-07-13 11:03:54
7.62MB
Visual C++数字图像处理典型算法及实现(光盘)。《精通Visual C++数字图像处理典型算法及实现第二版》（求是科技）的光盘内容，需要的可以看看。
2022-07-13 00:41:08
50.54MB
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