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该库包含一套完整的 MATLAB 函数，旨在使用各种技术对时间序列进行时间分解：没有指标的方法（Boot-Feibes-Lisman、Stram-Wei、低通插值）； 使用不同方法的指标方法：优化（Denton）、静态模型（Chow-Lin、Fernandez 和 Litterman）、动态模型（Santos-Cardoso、Proietti）、ARIMA 模型（Guerrero）； 以及带有指标和横向约束的多元方法（Denton、Rossi、Di Fonzo）。 该库还包含用于平衡的函数（比例、RAS 双比例和 Van der Ploeg）以及一个用 Visual Basic 编写的接口，允许在电子表格环境中使用。 该库旨在用于生产模式，减轻定期数据编译和短期监控的任务，也用于研究模式，允许深入探索结果及其内部机制。

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在本文中，我们提出了一种基于概率混合模型分解的方法，该方法可以同时识别乐器类型，估计音高并将每个音高分配给包含多个音源的单声道复音音频。 在提出的系统中，将观察到的混合音符的概率密度函数（PDF）视为所有可能音符模型的加权和近似值。 这些音符模型涵盖了14种乐器及其所有可能的音高，并根据概率描述了它们的动态频率包络线。 表示特定类型乐器音高存在概率的权重系数是使用最大期望（EM）算法估算的。 权重系数用于检测源乐器的类型和音高。 涉及在指定的音高范围F3-F6（37个音高）内的14台乐器的实验结果显示出良好的辨别能力，尤其是在乐器识别和乐器音高识别方面。 对于包括音符起音检测工具的整个系统，使用四重和弦录音，乐器音高识别，乐器识别和音高估计的平均F测量值分别为55.4、62.5和86％。

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人脸识别：利用奇异值分解和KL变换的投影代码文档

张量分解算法的Julia实现 Available functions The following functions for Tucker decompositions, except for sshopm, return a Tucker, which contains factors::Vector{Matrix{Float64}}, core::Array{Float64} (1-dimensional array for Kruskal decompositions), and the relative reconstruction error error::Float64. High-order SVD (HOSVD) [3] hosvd{T,N}(tnsr::StridedArray{T,N}, core_dims::NTuple{N, Int}; pad_zeros::Bool=false, compute_error::Bool=false) Canonical polyadic decomposition (CANDECOMP/PARAFAC) candecomp{

在Python中实现规范多元（CP）张量分解的简短教程 Jupyter Notebook