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matlab由频域变时域的代码EEC-201 [说话者识别] ♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫ 团队：敬业的工程师 这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。 Sadia从事过预加工和MFCC。 Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。 培训，测试和分析写作是同时进行的。 介绍 在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。 由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。 但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。 如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。 我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。 具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。 有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。 依赖于文本的说话者识别策略要求说话者

周期性线性调频信号时域、频域、时频图，可任意改参数。

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可以看出记性时域分析 频域分析 周期分析，采取了自功率谱 食欲同步平均  简介功率谱分析，自功率谱 自相关 时域同步平均 包络 进行了包罗线的提取 并且可以进行数据的分类，可以得到真实的数据 和诊断产生的数据

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摘要针对一般无线通信系统抗干扰、抗噪声以及抗多径性能力差的缺点，提出了一种基于FPGA的直接序列扩频系统设计。该设计采用63位的pn码作为扩频调制的码序列，在发送端，对信息码进行扩频调制；在接收端，对收到的扩

matlab由频域变时域的代码如何更新 MHKiT文档是作为重组的文本文件开发的，这些文本文件被编译为html文件，然后上传到。 GitHub使用Sphinx将上的文档呈现为。 本指南将帮助用户下载文档，修改文档，在本地构建文档以及将更改推送回存储库。 要求 要更新MHKiT文档，您将需要Python 3.6 +，Git，Sphinx和GitHub帐户。 本文档假定用户已安装Python的有效版本（我们建议使用Anaconda Python，在安装过程中检查将Python添加到Path）和GitHub帐户，但将涵盖所需的Python Sphinx软件包安装。 步骤1.将存储库＆克隆到本地计算机 要更新文档，用户将需要“分叉”该存储库。 这仅表示您正在创建自己的此存储库副本，可以对其进行编辑。 分叉后，您可以使用命令行将存储库“克隆”（这会将您的fork下载到您的计算机上）。 使用命令行导航到文件系统位置，您希望保留文档资料库以克隆文档。 将用户名和存储库名称替换为适合您的正确值。 通过单击存储库页面上的克隆后复制可见的链接，可以在您的fork上自动生成此链接。 在其余命令中，存储库名称

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【摘要】无论从技术上、竞争力度上还是覆盖成本上考虑，2100 5G NR都势在必行，联通 和电信的2100.M频段，加上未分配频段，有55M的FDD频率资源，整合这个频率资源，用于 联通和电信共享5G 2100M的大带宽可以极大地增加5G的覆盅。同时新特性教波聚合和超 级上行可以结合2个频段的优势，迅速提升网络性能，网络建设后可以提升品牌形象和客户体 验。 【关健字】LTE、NR、混合组网 【业务类别】基础维护、LTE、NR、流程类、参数优化 一、概述 公众移动通信的演进发展离不开频谱资源的保障。在5G时代，要实现更大的带宽、更短 的时延和更高的速率，要实现数以亿计各类设备的互联，要满足几何级急剧增长的数据流量，自 然需要更多的频谱资源提供保障。5G的频谱需求将大大超过2G、3G、4G所用频率的总和.是 不折不扣的“用频大户”。除了用频需求量大之外，与2G、3G和4G所用频率主要是集中在 6GHz以下的中低频段不同，未来5G时代，要有效支持增强的移动宽带应用、高可靠性和超低延 迟物联网通信以及大规模机器间物联网通信三大应用场景,5G系统所需的频率必须从高 （24GHz以上亳米波频段）、