机器人感知 该存储库展示了马里兰大学ENPM673课程中完成的项目。 本课程专门设计用于提供对机器人感知的见解，包括从最基本的主题（例如各种图像转换）到最新的算法（例如单眼视觉测距法）。 在本节中，将简要介绍本课程中完成的每个项目。 下面列出了本课程中完成的项目，请单击链接进入特定部分： 请注意，所有代码均已在MATLAB 2016b和MATLAB 2017a上进行了测试和运行。 还要注意，对于视觉里程表项目，您将需要Mathworks Inc.提供的MATLAB的Computer Vision工具箱。可以在找到。 增强现实 这是使用非常基本的概念（例如图像变换和单应性）来生成非常强大的结果（

这项与事件相关的潜能（ERP）研究检查了语音识别中上下文相关说话者标准化的时间过程。 我们发现三个ERP组件，即N1（100-220毫秒），N400（250-500毫秒）和后期正向组件（500-800毫秒），它们被推测涉及（a）听觉处理，（b）说话者标准化和词汇检索，以及（c）决策过程/词汇选择。 说话人标准化可能发生在N400的时间窗口中，并且与词汇检索过程重叠。 与非语音上下文相比，无论语音上下文是否具有语义内容，它们都使收听者能够调整到讲话者的音调范围。 以这种方式，语音上下文在潜在的候选词的激活过程中诱导了更有效的说话者归一化，并导致在语音单词识别中更准确地选择了预期的单词。

小秋SLAM笔记