数据降维 谱元方法多变量谱系数求解

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实现数据的降维,在图像处理上有很好的应用

drttoolbox : Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction是Laurens van der Maaten数据降维的工具箱。 里面囊括了几乎所有的数

matlab编写的用谱方法求解偏微方程德程序。报告详细，可以直接使用

针对高维多变量系统, 基于等价传递函数理论研究全矩阵结构的PI 控制器设计问题. 同时考虑对象的稳态增益和响应速度两个因素, 提出一种新的等价传递函数参数化方法; 利用等价传递函数与被控过程的传递函数

作者:龚赛 编辑:龚赛 前 言 MDS,中文名叫“多维缩放”,是一种经典的降维方法,同时也是数据可视化的一种手段。最早起源于当我们仅能获得物体之间的相似性矩阵

对ISOMap、LDA、LLE、PCA这4种典型降维算法的主要思想和算法步骤进行了详细分析,并将它们用于有监督分类。从实验结果分析得到结论,其可为有监督分类提供有益的借鉴。

主要为大家详细介绍了语音识别之梅尔频率倒谱系数及Python实现,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

MFCC特征提取过程：1）先对语音进行预加重、分帧和加窗：2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；4）在Mel频谱上面进行倒谱分析

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