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譜減法（Spectral Subtraction）本文簡(jiǎn)要探討了語(yǔ)音信號(hào)的基本特性泉瞻，并介紹了譜減法的基本原理，同時(shí)基于Matlab實(shí)現(xiàn)了原始譜減法及其一種改進(jìn)版。最后給出音頻波形歪赢、頻譜，從主觀的...
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系統(tǒng)的基本屬性及對(duì)應(yīng)例子
本文介紹了系統(tǒng)的無(wú)記憶性（memoryless）、因果性（causality）、穩(wěn)定性（stability）较锡、時(shí)不變（time-invarian...
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單位階躍信號(hào)、單位沖激信號(hào)的定義與關(guān)系
本文介紹了單位階躍信號(hào)盗痒、單位沖激信號(hào)分別在離散和連續(xù)下的定義及關(guān)系 1 離散時(shí)間 1. 1 單位階躍信號(hào) 數(shù)學(xué)表達(dá)式 1. 2 單位沖激信號(hào) 數(shù)...
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離散時(shí)間正弦信號(hào)的周期性判別問(wèn)題
我們知道：對(duì)于任意的連續(xù)時(shí)間正弦信號(hào)蚂蕴，它都具有周期性且其最小正周期都是（是頻率）；而對(duì)于離散時(shí)間正弦信號(hào)俯邓，只有當(dāng)（是頻率）是一個(gè)實(shí)數(shù)時(shí)骡楼，它才具周...
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正規(guī)方程（Normal Equation）的數(shù)學(xué)證明
在線性回歸（Linear Regression）問(wèn)題中，我們可以通過(guò)梯度下降（Gradient Descent）來(lái)求解到最優(yōu)參數(shù)看成。使用正規(guī)方程（...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別Pytorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前饋網(wǎng)絡(luò)的一種君编，同全連接前饋網(wǎng)絡(luò)一樣可以視為一個(gè)函數(shù)。與后者最大的區(qū)別是：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多了卷積層與池化層川慌，因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有...
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基于K-means聚類算法的圖像分割1 K-means算法 實(shí)際上吃嘿，無(wú)論是從算法思想，還是具體實(shí)現(xiàn)上梦重，K-means算法是一種很簡(jiǎn)單的算法兑燥。它屬于無(wú)監(jiān)督分類，通過(guò)按照一定的方式度量...
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前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及兩層ReLU網(wǎng)絡(luò)的Pytorch實(shí)現(xiàn)1 神經(jīng)元 神經(jīng)元是構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元琴拧，接受一組輸入信號(hào)并產(chǎn)生輸出 1.1 基本機(jī)制 接收一個(gè)列向量輸入降瞳，通過(guò)下列表達(dá)式產(chǎn)生凈輸出 行向量為...
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邊緣檢測(cè)之孤立點(diǎn)檢測(cè)及Python實(shí)現(xiàn)1 邊緣檢測(cè)背景知識(shí) 邊緣即指圖像中連接在一起的像素值發(fā)生突變的像素點(diǎn)的集合，故邊緣檢測(cè)則為檢測(cè)出圖像中所有的邊緣 1.1 處理方法 根據(jù)邊緣像...