论文研究基于MATLAB的谱相减语音增强算法的设计与实现 .pdf

移动终端上的增强现实系统设计与实现，申威，张洪刚，随着智能手机等终端设备和相关技术的成熟，移动增强现实(AugmentedReality，AR)技术得到了快速的发展。移动AR利用移动终端对实体对象识�

提出一种基于增强个体信息交流的蜻蜓算法（EIDA）。针对基本蜻蜓算法存在的不足，EIDA引入三种策略：贪婪策略、平衡策略和组合策略。贪婪策略的核心在于充分利用上下代优秀个体的信息，提高收敛速度；平衡策

提出一种改进的语音增强方法，将带噪语音信号进行子带分解，再对子带信号进行离散分数余弦变换（DFRCT）域滤波，利用了DFRCT良好的正交特性，且自适应滤波采用最小均方（LMS）算法。对滤波后的信号进行

基于dtw算法的非语音类信号研究，郝建园，，在语音识别领域动态规整算法有了广泛的应用，而在非语音类信号模式识别领域现在讨论还不够充分。本文详细阐述了dtw算法的基本构成

针对经典谱聚类算法无法自适应确定聚类数目，以及在处理大数据量的聚类问题时效率不高的问题，提出了一种基于密度峰值优化的谱聚类算法。该方法首先计算数据对象的局部密度，以及每个数据对象与其他数据对象的最小距

传统谱聚类对初值选取十分敏感，严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题，提出了基于CMT-FCM（借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法）的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数，实现

设计了一种基于快速谱聚类的图像分割算法，该算法利用余弦相似度构造相似度矩阵，避免了传统谱聚类算法中尺度因子的精确设置问题，提高了算法效率.在谱映射的过程中，该算法采用了Nyström逼近策略，降低了谱

针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵，而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷，提出一种新的相似性度量公式——加权欧氏距离的高斯核函数，充分利用图像特征相似性信息和空间临近

AGC（自动增益控制）的代码实现，其中注释部分对AGC算法进行了详细介绍

给出了一种基于人工免疫的可更新簇聚类算法。该算法在aiNet聚类算法的基础上,引入记忆抗体“年龄”的概念。模型学习过程中在抗体不断地与抗原接触时,超过“年龄”阈值的记忆抗体转化为一般抗体,以此达到聚类