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【实例简介】FIR、IIR数字滤波器是一类重要的滤波器，它用较低的阶数就可以很好地实现频率选择特性，因此在通信、语言与信号处理、HDTV（高画质电视）、生物医学以及地震勘测等许多方面都得到了广泛的应用。因此，FIR、IIR数字滤波器设计一直是数字信号处理领域中重要的研究课题之一。多年来，国内外学者在FIR、IIR数字滤波器设计问题上作了大量的探索并提出了许多有效的设计方法。 本文采用“巴特沃斯方法”建立了IIR数字滤波器模拟滤波器模型，用窗函数法——矩形窗、汉明窗、汉明窗、汗宁窗、凯撒窗建立了FIR数字滤波器模拟滤波器模型, 并用MATLAB方法对该优化数学模型的系数进行求解。由于窗函数法设计类似只是加的窗函数不同，故本文重点阐述矩形窗的设计方法

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基于MFCC和SVM的说话人性别识别 建立了普通话语音性别数据库 ,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别 ,并与其它分类方法进行比较 ,实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%,明显优于其它分类器。

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