一、实验项目名称：语音信号滤波处理 二、实验目的： 1.了解语音信号的产生、采集，能绘制语音信号的频率响应曲线及频谱图； 2.用程序对语音信号进行分析和处理； 3.掌握用滤波器去除语音信号噪声的方法，观察去噪前后的语音信号。 三、实验内容： 编写程序（MATLAB或者Python）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。用FFT对其作谱分析。对信号添加噪声（高斯白噪声，正玄噪声），然后通过设计滤波器（巴特沃兹，切比雪夫1型，切比雪夫2型）滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。

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使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

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合格 一个随机分配学生校内住宿的计划。 描述 该计划随机分配特定数量的学生住宿，并将剩余人数放入有序等候名单中。 它专门为莱斯大学的服务。 用法 提供名称的纯文本文件，每个名称由换行符分隔。 确定您拥有的校内住宿的位置数量，并执行 eligibility namefile outfile -s spots 其中namefile是名称的纯文本文件， outfile是您希望将结果写入的文件， spots是校内住宿的点数。 要调整随机选择之间的秒数，请使用-d标志并传递一个十进制数。 默认情况下，延迟设置为 0.5 秒。 通过传递-h标志还提供了命令行选项列表。 样本 示例名称文件sample_names.txt作为此包的一部分提供。 要尝试开箱即用的程序，请执行 eligibility sample_names.txt sample_out.txt -s 3 学分 该程序基于 Kevi

CRF++工具包（Linux&Windows版本）0.53版