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延误参数的精确提取对于交叉口的信号配时设计和评价具有重要的研究意义。文章对传统的延误参数提取模型的精度进行了验证，结果表明，以1个周期为分析时长，95%置信度下传统模型得到的参数精度不超过75%。借助于应用日益广泛的视频检测技术，文中给出了2种视频环境下延误参数提取的方法，以1个周期为统计时长，得到新方法提取的参数精度均在85%以上，说明新的方法比传统的模型能够更精确地提取交叉口的延误参数。

这是一个信道参数提取算法，sage算法的程序，非常有用.

此参数提取代码以最小二乘法将已知模型拟合到给定的测量数据。 它适用于任意数量的变量和参数。 所使用的数值微分方法是具有简单线搜索的简单拟牛顿法。 这种方法适用于简单的问题，但随着问题变得更大和嘈杂，对初始点非常敏感。 用户可以根据自己的需要编写微分计算函数进行修改。

matlab编程来进行s参数提取介电常数与磁导率

目录 1.语音信号处理的总体方案 2.矢量量化的方法选择 3.实例分析 2014-7-11 1.语音信号处理的总体方案 主要内容 录制语音信号,运用 MATLAB编写程序,提取信号的基 本参数,对比不同信号参数的异同 设定矢量量化的码本,运用距离测度计算各信号与码本 的距离,对信号进行矢量量化 分析矢量量化的结果 2014-7-11 2 初步流程图 信号采集 信号读取 参数提取 生成码本 矢量量

1、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响较大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说

本资源是一篇论文，详细介绍了语音信号的集中短时分析方法，特征参数提取算法，最后讨论了谱减法和维纳滤波在特征提取中的应用

大数据-算法-面向交通共用信息平台的交通参数提取方法研究.pdf

HFSS仿真结果数据较大，保存全部结果文件浪费大量资料，可通过脚本将所需信息提取出来，以单个偶机子天线为例进行后处理。