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譜減法（Spectral Subtraction）本文簡要探討了語音信號的基本特性，并介紹了譜減法的基本原理，同時基于Matlab實現(xiàn)了原始譜減法及其一種改進(jìn)版。最后給出音頻波形、頻譜，從主觀的...
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系統(tǒng)的基本屬性及對應(yīng)例子
本文介紹了系統(tǒng)的無記憶性（memoryless）、因果性（causality）、穩(wěn)定性（stability）、時不變（time-invarian...
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單位階躍信號、單位沖激信號的定義與關(guān)系
本文介紹了單位階躍信號、單位沖激信號分別在離散和連續(xù)下的定義及關(guān)系 1 離散時間 1. 1 單位階躍信號 數(shù)學(xué)表達(dá)式 1. 2 單位沖激信號 數(shù)...
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離散時間正弦信號的周期性判別問題
我們知道：對于任意的連續(xù)時間正弦信號，它都具有周期性且其最小正周期都是（是頻率）；而對于離散時間正弦信號，只有當(dāng)（是頻率）是一個實數(shù)時，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）問題中，我們可以通過梯度下降（Gradient Descent）來求解到最優(yōu)參數(shù)。使用正規(guī)方程（...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及手寫數(shù)字識別Pytorch實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前饋網(wǎng)絡(luò)的一種，同全連接前饋網(wǎng)絡(luò)一樣可以視為一個函數(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，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 實際上，無論是從算法思想，還是具體實現(xiàn)上，K-means算法是一種很簡單的算法。它屬于無監(jiān)督分類，通過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，接受一組輸入信號并產(chǎn)生輸出 1.1 基本機(jī)制 接收一個列向量輸入，通過下列表達(dá)式產(chǎn)生凈輸出 行向量為...
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邊緣檢測之孤立點檢測及Python實現(xiàn)1 邊緣檢測背景知識 邊緣即指圖像中連接在一起的像素值發(fā)生突變的像素點的集合，故邊緣檢測則為檢測出圖像中所有的邊緣 1.1 處理方法 根據(jù)邊緣像...