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基于线性预测残差倒谱的基音周期检测.pdf
提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法.该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变 换,将其作为基音检测特征.并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征,构造一个清浊音判决函数,简化 清浊音判决过程,提高判决精度.在基音周期检测过程中,根据基音连续原则,提出峰值重定位方法,有效降低基音 倍频和半频的错误率.对比实验表明,本文算法的性能不仅较之传统的倒谱方法有明显改善,同时也优于目前效果 较好的YIN算法和多尺度小波算法.
2024-02-26 00:53:04
441KB
线性预测
基音周期检测
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一种基于短时域模型预测控制的双向DC-DC变换器,刘畅,丁宝,本文针对双向DC-DC变换器的工作特性,提出了一种短时域模型预测控制方法。文章通过对已选的双向DC-DC变换器工作特性的研究,得到其�
2024-02-25 17:44:15
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2024-02-25 15:07:27
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首发论文
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用GARP生态位模型预测刺萼龙葵在我国的潜在分布区,钟艮平,沈文君,检疫性杂草刺萼龙葵(Solanum rostratum Dunal.)近年来扩散蔓延到我国华北地区,明确该草在我国的可能适生范围对该草的监测和治理有重要意�
2024-02-24 19:15:13
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首发论文
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针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色预测模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。
2024-02-24 14:51:26
614KB
矿用电机车
直流调速
灰色预测
PID控制
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基于注意力机制attention结合门控循环单元GRU分类预测,GRU-Attention分类预测 多特征输入单输出的二分类
基于注意力机制attention结合门控循环单元GRU分类预测,GRU-Attention分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-02-23 20:04:18
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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-02-23 16:18:23
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matlab
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2024-02-21 11:41:42
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使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测,ARIMA做线性部分的预测,LSTM做非线性部分
2024-02-20 11:24:47
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LSTM
LSTM预测
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MATLAB开发的LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的预测
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2024-02-18 16:01:02
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lstm
MATLAB
深度学习
长短期记忆网络
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