非均匀量化matlab代码 Uniform and Non-Uniform Quantization The MATLAB code achieves the tasks given in the image

语音处理指定了一个由 Lawrence Rabiner 教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer 教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula 和 Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队。 此练习是一组语音处理练习之一，旨在补充LR Rabiner和RW Schafer编写的教科书“数字语音处理的理论和应用”中的教材。 本练习使用 mu-law 量化器量化指定的语音文件，每个样本的比特率为 nbits，其中 nbits 通常在 2-10 的范围内。 对于选定的 nbits 值，程序绘制量化信号和误差信号以及信号和误差功率谱的估计值，以及误差信号值的直方图。 该程序还播放错误信号，以便了解在不同比特率下量化信号中引入了多少噪声。

official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数 self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用） 两者可以相互比较看手写函数效果如何。 model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。 由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量 函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢 代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi 这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差 运行方法： 安装相应需求的库，直接运行official_classifica

matlab qpsk调制代码Digital_Communication_Basics_Using_MATLAB 1-采样和量化2-NRZ_RZ 3-BASK调制和解调4-BFSK 5-QPSK->采样和量化-> RRC滤波器-> BASK-BFSK-QPSK-使用MATLAB可编程语言的数字通信系统的调制和解调代码。 接触：

数字通信原理

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