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基于机器学习的语音合成matlab算法实现，内部包含数据以及算法源码

基于机器学习的共振峰检测和基音参数的语音合成系统，包含数据集以及算法源码

基于matlab语音信号提取，可以提取以下信号： MFCCs | Mel frequency cepstral coefficients LFBE | Log filterbank energies SSC | Spectral Subband Centroids LPCs | Linear prediction coefficients LPCCs | Linear prediction cepstral coefficients LSF | line spectral frequencies LAR | log area ratios RC | reflection coefficients

大家好这是以开以图片为主题的一款小程序 里面拥有了多种的图片处理功能,也算是比较强大的一款 另外小编最喜欢的就是里面的图片画框合成这个功能 该功能里面有N种画框模板,然后画框的尺寸根据您的图片自适应处理所以小编特别喜欢 简单的介绍一下该小程序都有哪些功能! 照片加画框 图片压缩 个性字体转换 英文个性字体 带壳截图 文本翻译 图片模糊处理 图片尺寸缩放 图片黑白花 图片取色器 图像分辨率提升 圆角图片制作 图片格式转换 简单来说就是以上几个功能组合了,但是每一个功能都是挺强大的 小编就不在这里多说了,大家具体多研究吧,下面看看小编演示图!

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引言---无线电系统会因为各种各样的原因而采用基于锁相环（PLL）技术的频率合成器。PLL的好处包括：（1）易于集成到IC中。（2）无线信道间隔中的灵活性。（3）可获得高性能。（4）频率合成器外形尺寸较小。---本文向读者介绍PLL应用中颇具价值的注意事项和使用技巧。 PLL概述---简单的PLL由频率基准、相位检波器、电荷泵、环路滤波器和压控振荡器（VCO）组成。基于PLL技术的频率合成器将增加两个分频器：一个用于降低基准频率，另一个则用于对VCO进行分频。而且，将相位检波器和电荷泵组合在一个功能块中也很容易，以便进行分析（见图1）。简单的PLL上所增设的这些数字分频器电路实现了工作频率

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

本文发表在国际知名遥感杂志JARS上，内容涉及合成孔径雷达（SAR）和地面运动目标检测(GMTI)，对偏置天线相位中心技术（DPCA）和沿航迹干涉技术（ATI）进行了理论建模和系统全面地性能对比。具有相当的参考价值，欢迎引用。

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