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matlab处理音频信号一、 问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如，图像信号就是空间位置（二元变量）的亮度函数。一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯上将其看成时间。信号有以下几种：（1）连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号，但信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时间信号与模拟信号常常通用，用以说明同一信号。（2

这个程序就是最基本的粒子群优化算法程序，用Matlab实现，非常简单。只有几十行代码。下面是主函数的源程序，优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面，对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。

实验一：用MATLAB工具箱演示灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化，用MATLAB编写有关程序。 掌握知识点：灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法，运用知识点 若给出f(1,1) = 1, f(1,2) = 5 ,f(2,1) = 3,f(2,2) = 4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值实验三：huffman编码掌握

采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。

S函数的RBF神经网络PID控制器Simulink仿真

单相PWM整流器仿真，仿真环境Matlab2014a，电压外环，电流内环，交流侧单位功率因数，直流电压稳定。

内部程序全部可以跑通，很实用，波形效果也好

8个部分共9章，覆盖了人工智能研究的核心内容8个部分9章是：人工智能概述—第1章 第1部分搜索(问题求解)—第2章 第2部分逻辑与推理—第3章 第3部分知识表示—第4章 不确定性推理—第5章 第4部分学习—第6章 第5部分自然语言理解简介—第7章 第6部分规划简介—第8章 第7部分多Agent系统—第9章 第8部分

投屏功能的实现，MediaCodec编解码，MediaProjection获取屏幕视频，WebSocket传视频数据，SurfaceView显示。小demo，演示使用。时间有点赶，重新打包了一份，有问题可以交流一下。