opencv摄像机名称及id获取，以及串口名称获取

皮尔逊三型曲线的matlab源代码，可以供大家利用，进行水文频率计算分析

语音信号处理中基频提取算法综述，论述了各种基频检测的算法，对比分析各方法与思想，不错的总结增刊张杰等:语音信号处理中基频提取算法综述101信号是由频率具有谐波关系的信号组成的,因此有的一个改进是采用多分辩率方法。该方法的思想是:很多尝试利用频域信息提取基频的方法如果一个特定算法在特定分辨率下的准确性是可疑21基于滤波器的算法的,那么采用更高或者更低的分辨率,可以进一步21.1最佳梳状滤波器法判断前面的基频估计是否可信。如果在全部或人部最仹梳状滤波器法閃是具有高鲁棒性但计算代分的分辨率下求得相同的基频,那么该频率值就可价很大的算法。一个梳状滤波器有很多等距离分布以作为最终的基频估计结果。当然,在带来好处的的通带,在最佳梳状滤波器算法中,通带的位置都同时,该方法也会带来计算量上的代价,因为针对是由第一个迸带决定的,即通带的中心频率都是第每个分辨率都需要重新计算频谱,这也是为什么一个通带中心频率的整数倍。输入信号通过多个与多分辨率的傳里叶分析比专门的多分辨率变换(如第一个通带中心频率不同的梳状滤波器。如果输入离散小波变換)要慢的原因信号是由一组频率成谐波关系的信号组成的,那么2.4离散小波变换法滤波器的输出在全部谐波成分都通过滤波器时达到离散小波变换是一个强大的工具,它允许在连最大。但是如果信号只有一个基频成分,该方法就续的尺度上把信号分解为高频成分和低频成分,它会失效,因为会有很多个梳状滤波器能让信号通过。是时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取不过,语音信号的频率具有谐波结构,所以可采用信息。与快速傅里叶变换相比,离散小波变换的主该方法提取基频。要好处在于,在髙频部分它可以取得好的时间分辨2.1.2可调的IR滤波器率,在低频部分可以取得好的频率分辨率。文献四提出了一种基于中心频率可调节的带通3统计的方法IR滤波器提取棊频的方法,随着用户的调节,滤波器的中心频率扫过整个频域。当输入信号的一个强在某种意义上,基频提取的问题可以被看作是的频率成分在通带沱围内时,滤波器会输出最大值,个统计问题。每一个输入帧都被划分给一组类中信号的基频就可以用此时滤波器的中心频率来估的一个,代表信号的基频估计。所以很多研究者计。文献[9提到,对于可调的I滤波器,有经验的直试图将现代的统计方法应用于基频提取问题用户能够识别只有一个谐波结构的信号的输出和包Boris和 Xavier发表了一系列使用最人似然法估含多个基频信号的输出的差异计基频的方法。他们的模型如卜:观察集是语音信2.2倒谱分析法号分帧后做短时傅里叶变换的结果,每一个观察都倒谱分析是谱分析的一种方法,翰出是傅里叶被看作是基频激励产生的信号与其他剩余信息(包变换的幅度谱取对数后做傅里叶逆变换的结果。该括非谐波部分和噪声)两部分的混合。该模型是由方法所依据的理论是,一个具有基频的信号的傅立般的语音信号产生的模型的简单化得到的,假没叶变换的幅度谱有一些等距离分布的峰值,代表信个语音包括在基频及其整数倍点的值处较大的谐波号中的谐波结构,当对幅度谱取对数之后,这些峰成分,以及在非谐波处和噪声处的很小的值。对于值被削弱到一个可用的范围。幅度谱取对数后得到一组候选的基频值,该方法计算每一个观察可能是的结果是在频域的一个周期信号,而这个频域信号由某一个基频产生的概率,并将概率最大的基频值的周期(是频率值)可以认为就是原始信号的基频,所作为最终的估计值。所以候选的基频值的选择是很以对这个信号做傅里叶逆变换就可以在原始信号的重要的,因为从理论上讲,观察可能对应着任意的基音周期处得到一个峰值基频值。另妒,如果对信号的傅里叶变换的嘔度谱取对数后的结果直接进行分析,而不是雨接着做傅里叶4算法的改进逆变换,就是谐波成分谱的方法。进一步,如果在前面提到的每种算法都有自己的改进方法,下求频域的变换时不使用傅里叶变换,而使用能使频面介绍两种对以上大部分算法均适用的改进方法。谱更加精细的Chip变换,就是基」Chi变换的提取41人的听觉模型基频的方法,该方法具有高分辨率和高鲁棒性。由于基频提取本身就是听觉感知问题,所以所23多分辨率的方法有的算法都可通过加入人耳的听觉模型提扃性能对于任何基于傅里叶分析的频域方法都可以做人耳的听觉模型将人的听觉系统对声音信号的处理102电子科技大学学报第39卷分为分析、传递和还原3个阶段。分析阶段主要考虑5经典的基频检测方法耳蜗的分频效应,耳蜗的外端对高频敏感,内端对低频敏感,可以用一组中心频率不同的带通滤波器自从有了语音信号分析饼究这门学科以来,基来模拟。传递阶段声波振动沿基膜传播,并在听觉频的检测一直是一个重点研究的课题。经典的基频神经纤维内产生电流,最终传入听觉中枢。还原阶检测方法可以大致分为3类,如表1所示段听觉系统提取语音中诸如音质、音调、时域和位表1经典的基音检测方法以及特点置等信息。分类基因检测方法特点在声学中,声强是指单位时间内通过垂直」声由多种简单的波形峂值泼传播方向的单位面积的声波能量,用表示。当声并行处理法检沏器提取基音周期波的频率在20~20000Hz(可闻频率)之间,而声强波形根据各种理沦探作,从波形中去行计法数据减少法达到一定的强度(听阈),就能被人耳感知。前人大量掉修正基音以外的数的实验测试结果表明,人耳对不同频率的声波感受讨零率法利用波形的讨零率,差眼于重复图形到相同响度时的声强是不同的。人耳对两端频段的利用语音波形的自相关函数提取自相关法声波反应较为迟钝,而对中间频段的声波反应相对基音,采用中心削波平坦欠理频谱,及其改进较为敏感采用峰值削波可以简化运算对于任意的频域方法,简单的改进是用Q值恒语音波形降低采样率斤,进行IPC分析相关定的谱变换方法代替傅里叶变换。恒的变换方法SIFT法用逆滤波器平坦处理频谱,通过预测误差处埋法计算代价更人,但更接近于人的听觉感知系统。的自相关函数恢复时间精度在决定是否使用人的听觉模型吋必须考虑两个采用平均幅度差函数(AMDF检测周期AMDF法性,也可以根据残差信号的因素:(1)基频提取的用途。如果应用的目的很简单,AMDF法行提取要求也不是太高,那么人的听觉感知因素也许不是倒谱法根据对数功率谱的傅立叶反变换很必要。(2)计算的复杂度。使用人的听觉感知模型分离频谱包络和微细结构会使计算复杂度大大增加,如果原来算法的复杂度变换法在频谱上求出基频高次谐波成分的直方已经很大,再加入人的听觉感知模型可能会使算法循环直方图法图,根据高次谐波的公约数决定某音的复杂度过高4.2基频的跟踪(1)波形估计法。直接由语音波形估计、分析波另一种对基频提取的改进是基频跟踪。前面提形上的周期峰值到的基频提取都是在个单独的时间窗内进行的。(2)相关处珄法。时域中周期信号最明显的特征人的听觉系统是能够眼踪输入信号的基频的。一个是波形的类似性,因而可以道过比较原始信号和它只包含有限个基音周期的时间窗内的基频是很难提位移后的信号之间的相似性确定基音周期。该类方取的。但是,如果输入是连续的语音信号,相当于法抗波形的相位失真能力强,且馍件处理结构简单。很多时间窗个接个输入,基频的提取反而变得3)变换法。将语音信号变換至频域或倒谱域估很容易。研究发现,语音信号的基频具有连续性,计基音周期即前后两帧的基频是连续的,不出现跳变。一帧内6总结的基频提取常见的问题是得到的佔计值是正确值的本文列出了若干基频提取的主要方法,对它们整数倍或者整数倍分之一。针对该问题,利用语音分别进行了简单的介绍,并讨论了对算法的改进。信号基频的连续性,可对基频提取算法做一个简单需要注意的是,所介绍的方法都是针对一个语音信的改进:在计算某一恢的基频时对于它前血一帧的号而言的,对于混合的语音信号的基频提取,如果基频附近的值给予更大的可能性,即一唢语音信号可以先将混合的语音信号分离丌,那么基频提取就中基频的值不可能出现崁变的情况。这就是简单的会变待很简单。同样地,在一些基于时频分析的语基频跟踪思想,并且不会在计算上增加任何复杂度。音分离算法中,如果知道了各个语音的基频,那么另外一种比较复杂的基频跟踪方法是使用隐马语吝分离也就变得很容易解决了。尔科大模型。(下转第126页)126电子科技大学学报第39卷L9 GONG L, NEEDIIAM R, YAIIALOM R Reasoning about1990 IEEE Symposium on Research in Security and privacybelief in cryptographic protocols C]/Proceedings of the Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press, 1990编辑税红(上接第102页)参考文献[5 BENJAMiN K. Spectral analysis and discrimination by[ DELLER了R, PROAKIS了 G HANSEN J H Lzero-crossings[C]Proceedings of the Institute of ElectricalDiscrete-time processing of speech signals [M]. New York:and Electronics Engineers. S 1.: [ s.n. 1986: 1477-1493[6] CURTIS R. The computer music tutorial]. CambridgeMaxell McMillan. 1993MIT Press. 1996[2 FORT A, ISMAELLI A, MANFREDI C, et al. Parametric[7] DE CHEVEIGNE A, YIN H K. A fundamental frequencyd non-parametric estimation ofapplication to infant cry[]. Med Eng Phys, 1996, 18(8estimator for speech and music[J]. Journal of the AcousticalSociety of America, 2002,11(4):1917-1930[3] PARSONS T. Voice and speech processing[M]. New York[8 EARGLE J M. Music, sound and technology M. TorontoHill,1986.Van Nostrand reinhold. 19954 RABINERR L, SCIIAFERR W. Digital processing ofspeech signals. Englewood Cliffs M]. New Jersey: Prentice编辑税红Hll,1978

对多进制LDPC码的构造、译码、码长及码率等方面进行仿真研究，以期为多进制LDPC码的实用化发展提供设计参考。76科技论坛如图1建立了多进制LDPC码的仿真平台,主要对多进制LD-时,对多进制LDPC码的译码算法复杂度进行计算。经仿真分析和PC码构造方法、译码算法、不同码长和不同码率进行了仿真对比。计算,基于3种算法的多进制IDPC码在高码率时均具有逞近香农系统运用高斯编码,信道是高斯白噪声信道,调整方式釆用BPSK限的特性。Ig-FF-BP译码算法的计算复杂度低于FTBP和调制,最大迭代次数为30,并且i-PG随机构造方法构造的非规BP算法,虽然BP算法表现出更好的系统性能但前者更适合于硬则LDPC码的变量节点度分布服从4(x)-038354x+0023x2+0.574092。件实现。这对多进制LDPC码的实用化有较大意义,并且对有关多表1给出了用于仿貞实验的多进制IDPC码参数,他们均为八元域进制IDC码译码算法的应用领域也有重婆的参考意义。码型且校验矩阵H的列重为4。现在对多进制LDPC码的编译码整参考文献体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行性能仿真。[] Gallager R.G.L灬 w Density Parity Check Codes. IRE Transac-3仿真结果tions on Information Theory 1962, 8: 208-220图2分别给出了LDPC-Ⅰ按照 Mackay、r-FS、 rg-PEG、ir-PE、[2] MacKay D.J.C. and ncal r.m. Ncar Shannon limit performanccir-QC构造方法基丁Lg-FFT-B译码算法得到的八进制LDPC码 of low- density parity- -check codes. Electronics Letters,199,32:在不同信噪比条件下的误码率曲线。由图可以看出,随着信噪比的1645-1646增加,五种码的性能开始出现差异。ir-PEC构造方法的误码率性能「3] MACKAY D, W ISON S, DAY Y M.Corconstruc明显优于其它几种构造方法,在2dB的信噪比时,误码性能接近 tions of irregular Gallager codes[J. I Transaction on Communica106数量级。其次为ir-QC、rg-PEG、rg-PS,可以看出i-QC对比于tion,199,47(10:1449-1454ir-PEG构造方法,在2dB时有10数量级的误码率性能损失。并且[4]MC. Davey and D JC. Mac Kay. Low density parity check codesrg-PEG、rg-PS两种构造方法在低信噪比下误码率性能比较接近, over GF(q) J. IEEE Communication Letter,1998,2(6):165-167但其性能明显差于ir-QC构造方法。 Mackay构造方法性能最差,当[5jLan,YY.rai, L Chen,S.Lin,andK, Abdel- Ghaffar. a trellis信噪比大于2B时,已经呈蚬差错平底效应的趋势。由图可以看出 based method for removing cycles from bipartite graphs and corir-PEG构造方法的随机性好于ir-QC结构化构造算法码字伫能, struction of low density parity check codes[ J]. IEEE Communicarg-PEG构造方法的随机性也好于rg-PS结构化构造算法码字性 tion letters,2004,8(7):443-45能,这说明非规则随机构造算法的码字性能优于随机构造算法构造[6JmXu, Lei cher, Ivana Djurdjevic, Shu lin, and Khaled ah的码字性能;对应随机构造算法构造的码字性能优于结构构造算法dl- Chaffer. Construction of Regular and Irregular LDPC Codes:构造的码字性能。因此选用ir-PEG构造方法来构造校验矩阵。 Geometry Decomposition and Masking[. iEeE Transactions orl图3分别给出了LDPC-1采用i-PG构造方法基于 Information Theory,2007,53(1:121-134Log-FFT-BP、FT-BP和BP译码算法得到的八进制LDPC码在不[7] David J C. MacKay. ood Error Correcting Codes Based on同信噪比情况下的误码率血线。从图对比可看岀,随着信噪比的增 very Sparse. EEE Transaction on Information Theory,19加BP译码算法的性能优于Iog-FT-BP和FFT-BP译码算法,而(2:399-431Log-FFT-BP和上I-BP两种译码算法在相同的伽罗华域和高信噪[8 DAVEY MC. Error correction using low density parity check比下,误码率性能没有很大的差异。同时,Log-FFT-BP的译码性能 codes. Cambridge,U.K.Uniw. Cambridge,199在2B的信噪比时,误码性能接近⑩05数量级,已满足大部分通信⑨9 Wymeersch F., Steendam H and Moeneclaey M.Iog- domain要求。decoding of LDPC codes over GF(q IC). IEEE International Con-图4分别给出了使用i-PEG构造方法相同码率不同码长基于 ference on Communications,2004:772-775多进制Lg-FI-BP译码算法得到的八进制LDPC码在低信噪比情况下的误码率曲线。由图可得出,由于传输码字长度变大,多进制LDPC码的性能随之有着显著的提高由此可知多进制LDPC码的传输码字长度变长的话,其误码纠错性能会较短码更好。这是因为码字长度的增大,使得稀疏矩阵里非零元素所占据的百分比在对应减少,进而 anner图所看到的坏长在增大,纠错性能就变的更加好。从码长度来考志,码长度为1536时,误码率曲线基于GF8在信噪比为2dB时接近106数量级,首先考虑性能问题,基于满足大部分通信要求。其次考虑码长增长,会给系统编译码带来很高的复杂度,这对实际系统来说是很严峻的问题,最后考虑硬件系统在实际仿真测试中带来性能损失,需要软件仿真来留出至少1个数量级弹性变化范围,最终确定选取码长度1536为多进制IDPC码为系统码长图5分别给出了使用ir-PEG构造方法相同码长不同码率基于多进制Iog-FFT-BP译码算法得到的八进制IDC码在低信噪比情况下的误码率曲线从图中都可以看出,在码长相同的条件下,码率越低,多进制IDC码的性能越好,但是码率越低,信息的传输速率也随之下降,则导致系统的频带利用率越低。反之,随着码率的增大,系统的误码率性能随之下降。这是因为码率越高,参加校验的校验比特越少,也就是信道编码增加的冗余度越小,系统的可靠性也随之降低。由于在码长相同的情况下,码率12性能与其他码率相比有较好的性能,所以系统方案最终选取码率1/2的多进制LDPC码。结束语本文对多进制LDPC码的编译码整体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行验证,运用统变量的原则分别对校验矩阵构造算法,译码算法,码长和码率等参数进行仿真对比。同

内包含struts2+hibernate最新版整合jar包++++++++++++++

2019nCov（SEIR建模参考文献与源代码，具体的实现与建模过程在笔者的博文有详尽的描述）。2019-nCoV基于SEIR建模参考文献＋源码

找了很久才找到的一个很好的三电平SVPWM调制学习文档，照着做就能实现！

采用Warshall算法，从邻接矩阵求可达矩阵

该代码是用于质量评价，并且是无参考的，希望对初学者有用

PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序 他们是目前图像处理比较经典的特征提取方法

这是一份ppt文档，入门图神经网络的好资源，了解GNN的基本原理，训练方法，以及其各种变体的应用。