matlab录入语音信号代码 作者 标题 丹尼尔·莫雷诺·曼萨诺（Daniel Moreno Manzano） 音高估计和发声检测 在本文中，我将解释两种不同方法的发展，以便在语音音频中找到音高，首先区分有声和无声部分。 这些算法将在MATLAB:copyright:中开发。 首先，将对数据进行分析，以便在音频文件数据库中找到要使用的重要参数，并希望了解如何以人的声音音高工作。 在每种方法中，将提出对该思想的简要解释。 此外，还将解释重要的代码部分并公开一些结果。 介绍 两种算法以及分析中处理数据的方式都相同。 音频文件将在32 ms的窗口中进行评估，这是检测仅在浊音部分而不是清音部分的音调的最佳方法。 使用fda_ue数据库（测试数据库）时，窗口将以15 ms的周期移动；使用ptdb_tug数据库（ train数据库）时，窗口将以10 ms的周期ptdb_tug 。 我选择的信号处理方法是： 自相关 零交叉+倒谱 要求：在本项目中，将其视为实验是很重要的，以便了解音高处理和估算。 数据 可以通过下一个Google云端硬盘链接获取所使用的数据： 为了在不更改代码的情况下工作，预定义的目录方案是 . ├──

matlab隶属度代码用于贝叶斯估计（MBE）的Matlab工具箱 概要 这是用于贝叶斯估计的Matlab工具箱。 该代码的基础是在以下论文（Kruschke，2013），书籍（Kruschke，2014）和网站（）中描述的Kruschke R代码的Matlab实现。 该工具箱旨在为用户提供与Kruschke的代码类似的可能分析，但仍使其可在仅Matlab的环境中使用。 另外，将来我将尝试添加其他功能，以使其不仅适用于组比较，而且还适用于其他功能。 程式码范例 本示例使用Kruschke的BEST论文（2013年）中提供的数据。 运行脚本mbe_2gr_example.m。 %% Load some data % EXAMPLE DATA (see Kruschke, 2013) % see http://www.indiana.edu/~kruschke/BEST/ for R code y1 = [101,100,102,104,102,97,105,105,98,101,100,123,105,103,100,95,102,106,... 109,102,82,102,100,1

用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个 用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个

通过周期图法、自相关法、自协方差法、改进的自协方差法、Burg法进行功率谱估计。

极大似然估计（RML）辨识仿真MATLAB程序

粗略了解最优估计理论的基本框架和内容。

针对大型网络中效率计算时间复杂度高、计算耗时长的问题，提出一种基于分形特性的网络效率估计方法。利用复杂网络拓扑结构的分形特性，分析网络效率与节点关联和的关系，用部分节点关联和来估计网络全局效率。此外，为了快速判断复杂网络的分形特性，提出基于节点关联和的分形特性判别方法。在构造网络和真实网络中进行实验分析，结果表明，所提方法能准确有效地估算网络全局效率，比原始的网络效率计算方法可缩减不低于90%的计算时间。

此函数提供了时变维纳滤波器的实现。 这种维纳滤波器可以处理非平稳信号。 给定噪声信号和参考信号，维纳滤波器可以应用于噪声信号以估计与参考信号相干的贡献。

频率估计的某种算法，精度较高，易于使用。

在快速傅里叶变换(FFT)粗估计的基础上，通过曲线拟合，得到一种实现简单的次优高精度频率估计算法。现有的精确估计算法多采用FFT输出的幅度信息，或是FFT的复数输出进行精确估计。本文提出了利用幅度平方信息做精确估计的算法，有效地简化了运算复杂度，实现结构简单。通过仿真验证了本算法在低信噪比下也具有较高的估计精度。