论文研究基于PCA和CHMM的音频自动分类.pdf

体数据的数据量大、数据间的相关性强、拥有大量的线或面结构，因此需要研究有效的压缩编码方法。脊波变换作为一种新的时频分析工具，在处理线或面的奇异性时有它适用的一面。在介绍脊波变换理论的基础上，将脊波变换

基于HMM的音频多标签分类，郑继明，杨会云，音频分类是提取音频结构和内容语义的重要手段，在基于内容的音频检索中具有重大的应用价值。由于隐马尔可夫模型(HMM)能很好的刻画�

提出了一种二次均匀B样条插值曲线的构造方法，首先给定某一段曲线首点的相对曲率和该段曲线的首端切矢量的方向角，利用二次均匀B样条曲线的端点性质，求出其余各段曲线控制顶点，来生成整条插值曲线。该方法无需做

基于MapReduce的分布式音频分类技术研究，张凤羽，刘亮，音频信息在人们生活中占据着十分重要的地位，从大量的音频文件中提取出关注的音频片段在多媒体检索和智能监控等领域都有着广泛的

采用PCA对大鼠刺激前后局部场电位进行分类，由于数据需要保密只上传了程序

为了提高入侵检测系统的检测率、实时性及降低误报率，提出一种基于主成分分析方法（PCA）的变惯性因子粒子群算法（PSO）优化BP神经网络算法。该方法结合了PCA理论、BP局部搜索和PSO的全局寻优能力，

音频事件检测中的多级分类研究，王广军，刘刚，信息时代的发展使得安防领域的技术应用得以大量推广，从而也推动了理论研究的进步。传统的视频监控存在其自身的局限性，从而催生

为了对坐姿下的几种行为进行识别，在分析常有坐姿的基础上，提出了通过PCA对八种不同姿势进行分类识别的方法。结合背景帧信息通过背景轮廓消减法提取运动目标区域，利用肤色在YCbCr空间聚集在一片固定区域且

针对不同卷积核可以提取不同的图像特征，而卷积核的训练比较困难这一问题，提出一种带主成分分析（PCA）卷积的稀疏表示分类算法。先对训练样本集做分片去均值化处理，然后直接应用PCA算法提取所有分片的前K个

针对模拟电路的故障诊断和健康管理（PHM）的应用，提出了结合主成分分析（PCA）和极限学习机（ELM）的故障诊断方法。该方法用Sallen-Key带通滤波器来获取故障样本，并通过PCA进行故障特征提取