明明是明明

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Create time: 2020-12-09 19:11:37

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PSO-Algorithm-main.zip - 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟,粒子仅具有两个属性:速度和位置,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。
自适应.zip - lms消噪 语音降噪,自适应滤波算法,进行改进,误差调节三个参数

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bic_audio_segment.rar - 采用bic准则的音频流分割程序,能够准确找出不同音频种类的分界点位置,如音乐和语音。
dbdoor.rar - 双门限算法,用于语音端点检测。可以通过调整门限值,并加入门限自适应算法,实现语音端点检测。
pitch_vads.rar - 数字语音处理中用谱熵比法进行端点检测的matlab函数
xiaoboyuyinduandianjianxe.rar - 语音端点检测是语音识别中至关重要的技术。无论军用还是民用,语音端点检测都有着广泛的应用。在低信噪比的环境中进行精确的端点检测比较困难,尤其是在无声段或者发音前后
bic_audio_segment.zip - 基于bic优化准则的,语音信号端点检测。
vad.zip - 关于端点检测的几种方法,语音样本是自己录制的,对传统算法做了一些改进,加入了去噪,去噪之后再进行端点检测,均调通 vad0303:自己设置调整门限为一定值 vad0310:根据能量值和过零率设置门限,自适应门限值 vad0310_2:基于比例因子的门限自调整 vad0310.m加入了噪声,端点检测前都噪声进行了处理 entropy.m:基于自适应子带频谱熵的稳健性语音端点检测 可用于语音增强及端点检测 dbdoor.m:双门限算法,用于语音端点检测。可以通过调整门限值,并加入门限自适应算法,实现语音端点检测
Spectral_Entropy.rar - 语音VAD算法,连续语音端点检测,短时能量、过零率以及谱熵相结合,健壮性好,识别率高。阈值为自适应,可适合情况下语音端点检测。
bianbuchangLMS.rar - 变步长LMS算法,可以明显加快LMS收敛速度
LMSRLS.rar - 利用MATLAB仿真软件对LMS和RLS两种算法进行仿真,通过仿真比较了两种算法的收敛速度,对两种算法收敛后的误码率进行分析,研究了步长对LMS算法均方误差性能曲线的影响和遗忘因子对RLS算法性能曲线的影响。
Matlab-Kalman.rar - 使用Matlab实现LMS自适应滤波,实现的主要功能有:读入原始音频,加入高斯噪声后用LMS自适应滤波滤除,比较原始音频,加入噪声音频和滤波后音频的区别。
LMS.rar - 使用自适应滤波(LMS)算法,对受高斯白噪声干扰的正弦信号进行滤波。
LMS.rar - 变步长LMS自适应滤波算法,可以自己随意添加各种噪声,采用的正弦信号,最后可以输出满意的结果。
zaoshengxiaochuqi_zhenshi_2_LMS.rar - 基于采用抽样函数的变步长LMS算法是实现的噪声消除器
ISM模型的matlab实现.rar - ISM解释结构模型的matlab代码实现
ISMModel.zip - 解释结构模型(ISM)的matlab学习程序,通过输入邻接矩阵及其维数,计算出因素的分级,以及可达集、先行集和共同集。
ISM.rar - ISM 解释型结构模型 根据邻接矩阵求可达矩阵,进行级划分的算法
acrossChannel.zip - ①产生值为0、1的随机序列,长度为2000,BPSK调制,通过冲激响应为h[1,0.8,0.3]的信道传送,信道高斯白噪声20dB,用LMS算法均衡输出,均衡器抽头个数为8,步长为0.03,训练序列长度为200。 ②绘制出星座图显示理想信号、均衡器输入信号、均衡器输出信号。 ③绘制出重复20次实验的瞬时误差平方的统计平均收敛曲线。更改LMS算法步长和抽头个数,观察瞬时均方收敛曲线有什么变化,分析步长因子和抽头个数变化对LMS算法性能的影响。
Interference_canceling_LMS.zip - 自适应LMS语音干扰对消,干扰为高斯白噪声,双通道,一路为带噪语音信号,一路为噪声信号
lms_adaptive.rar - 实现基于变步长LMS算法的自适应均衡器,滤波器阶数为2,输入信号为零均值,方差为1的高斯白噪声
LMS_method.rar - LMS算法,可以画出自适应滤波器系数收敛曲线

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