短时能量matlab代码超维计算项目的集合 在这里，我们旨在使用超维计算提供全面的项目集合。 如果您有任何相关的项目，请。 超维计算导论 大脑的工作方式表明，与使用我们习惯的数字进行运算相比，使用称为“超向量”的超维（HD）向量进行计算更加有效。 使用超向量进行计算可提供一种通用且可扩展的计算模型，以及定义明确的一组算术运算，可以实现快速且一次性的学习（无需反向传播）。 此外，它以内存为中心，执行令人尴尬的并行操作，并且对于大多数故障机制和噪声具有极强的鲁棒性。 超向量是高维（例如10,000位），（伪）随机性，具有独立的相同分布的分量，从而导致全息表示（即未进行微编码）。 超向量可以使用各种编码：密集或稀疏，双极，二进制，实数，复数。 可以使用算术运算（例如乘法，加法和置换）将它们组合在一起，并使用距离量度对它们的相似性进行比较。 有用的阅读 将基于事件的动态视觉传感器与稀疏超维计算相集成，以进行在线学习 项目规范：开发嵌入以将在346×260差分像素上生成的事件压缩为稀疏的8160位向量，这不仅可以简化推理，还可以使用相同的内存占用空间进行在线学习，以解决回归任务。 输入：从基于事

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这是一个说话人识别系统，特征是LPC倒谱系数，文件包含11个训练和测试语音素材，采样率为12.5kHz，用11个素材测试识别率可以达到100%，但是通过录音进行测试，有时候会出现错误。

读取TXT格式数据文件，进行短时傅里叶变换，并将结果保存为图片的MATLAB脚本。短时傅里叶变换是一种经典的时频分析算法，常用于故障诊断等信号处理与分析领域。

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产生线性调频信号，联合分析方法，其思想是假定信号在较短的时间内是平稳的，它将一个的变化的信号分为若干个时间段，在每个时间段内计算信号频谱，然后将各个时间段内信号频谱堆叠显示，从而了解信号频率成分随时间的变化情况，使得同时在时域和频域分析信号成为可能。缺点是信号的时频分辨力受固定窗函数限制，受不确定性准则的约束，时频分辨力不可能同时提高，采用高斯窗函数的Gabor变换能达到在固定窗函数下的最佳时频联合分辨率。

参数可自由选择，可以根据自己需要选择步长、窗函数种类从而实现短时傅里叶变换。 参数可自由选择，可以根据自己需要选择步长、窗函数种类从而实现短时傅里叶变换。

短时能量，短时过零率，基音周期，清浊音分析。

完整代码，可直接运行

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