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等效變換

  • 基于OPenCV的源碼

    基于OPenCV的源碼,用于分割而為點(diǎn)集,函數(shù)執(zhí)行二次方程的算法,將集合拆分成一個或更多的等效類。

    標(biāo)簽: OPenCV 源碼

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:zhliu007

  • 針對兆瓦級風(fēng)電并網(wǎng)逆變器主電路研制中存在的并聯(lián)擴(kuò)容、開關(guān)頻率較低和LCL濾波器難以優(yōu)化設(shè)計等問題

    針對兆瓦級風(fēng)電并網(wǎng)逆變器主電路研制中存在的并聯(lián)擴(kuò)容、開關(guān)頻率較低和LCL濾波器難以優(yōu)化設(shè)計等問題,提出了采用交流側(cè)串接電感再進(jìn)行并聯(lián)的均流方案,采用載波移相技術(shù)提高變流器的等效開關(guān)頻率,提出了LCL濾波器的設(shè)計原則,并給出了上述設(shè)計的理論依據(jù)和實現(xiàn)方法。通過對2兆瓦風(fēng)電變流器主電路的仿真驗證了上述技術(shù)方案。

    標(biāo)簽: LCL 主電路 優(yōu)化設(shè)計

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:cazjing

  • 語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上

    語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上,研究兩種基于模型 的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。 實驗結(jié)果表明,不論采用哪種自適應(yīng)都能使識別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性,但收斂性較差, 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性,但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。 文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中,初始模型參數(shù)的先驗知識對自適 應(yīng)效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對自適應(yīng)效果的影響。文 章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果,從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算 法等效性進(jìn)行討論,并給出了統(tǒng)一的算法框架。

    標(biāo)簽: MLLR MAP nh 語音識別

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:bakdesec

  • 二進(jìn)位的補(bǔ)數(shù)產(chǎn)生器

    二進(jìn)位的補(bǔ)數(shù)產(chǎn)生器,將輸入的數(shù)0 1交換再加1,內(nèi)附範(fàn)例的輸入檔。

    標(biāo)簽:

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:ZJX5201314

  • 介紹如何將 ARM 鏈接器 armlink 與分散加載描述文件配合使用以創(chuàng)建復(fù)雜 映像。 分為以下幾節(jié): • 分散加載 • 指定區(qū)和節(jié)地址的示例 • 簡單映

    介紹如何將 ARM 鏈接器 armlink 與分散加載描述文件配合使用以創(chuàng)建復(fù)雜 映像。 分為以下幾節(jié): • 分散加載 • 指定區(qū)和節(jié)地址的示例 • 簡單映像的等效分散加載描述

    標(biāo)簽: 8226 armlink ARM 分散

    上傳時間: 2017-09-06

    上傳用戶:maizezhen

  • PWM將每個EVA/B都開通

    PWM將每個EVA/B都開通,只要改一些地方就可以變成你要的資料PWM

    標(biāo)簽: PWM EVA

    上傳時間: 2017-09-06

    上傳用戶:yan2267246

  •      編寫子程序嵌套結(jié)構(gòu)的程序

         編寫子程序嵌套結(jié)構(gòu)的程序,把整數(shù)分別用二進(jìn)制和八進(jìn)制形式顯示出來。  主程序     :把整數(shù)字變量    存入堆棧,并調(diào)用子程序     ; 子程序     :從堆棧中取出    ;調(diào)用二進(jìn)制顯示程序      ,顯示出與 其等效的二進(jìn)制數(shù);輸出 個空格;  調(diào)用八進(jìn)制顯示程序      ,顯示出與其等效的八進(jìn)制數(shù);調(diào)用輸出回車 及換行符的子程序。

    標(biāo)簽: 61494 61486 61472 61489

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:小碼農(nóng)lz

  • 差分跳頻系統(tǒng)編碼器與頻率轉(zhuǎn)移函數(shù)的匹配設(shè)計

    將編碼的差分跳頻系統(tǒng)等效為串行級聯(lián)碼,充分利用頻率轉(zhuǎn)移函數(shù)所產(chǎn)生的網(wǎng)格關(guān)聯(lián)信息, 采用軟輸入軟輸 算法,進(jìn)行類Turbo串行迭代譯碼,能有效改善系統(tǒng)的誤比特性能. 此,如何實現(xiàn)差 分跳頻系統(tǒng)串行級聯(lián)結(jié)構(gòu)的外編碼器和頻率轉(zhuǎn)移函數(shù)(( 函數(shù))的匹配設(shè)計是值得深入研究的問題.基 于互信息的外信息轉(zhuǎn)移圖(ExIT)能有效預(yù)測迭代譯碼的收斂特性,并根據(jù)E xlT選擇適當(dāng)?shù)膬?nèi)、外碼 進(jìn)行級聯(lián).采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯(lián)結(jié)構(gòu)中外編碼器和G函數(shù)的外信息轉(zhuǎn)移 過程,提出了一種采用ExIT圖選擇G函數(shù)及外編碼器的方法.通過對陔l方法的理論分析和性能仿真, 結(jié)果表明,在一定的輸入先驗信息量條件下,信噪比越高,G函數(shù)輸 互信息量越大;在給定信噪比條件 下,不同G 函數(shù)劉 應(yīng)的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同,能有效實現(xiàn)對性能較好的G 函 數(shù)的選擇;對于給定G甬?dāng)?shù),在不同外編碼方式下,通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值;能反應(yīng) 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞,從而實現(xiàn)外編碼器和G函數(shù)的匹配設(shè)計.

    標(biāo)簽: 南京大學(xué)學(xué)報

    上傳時間: 2015-04-27

    上傳用戶:xiefuai

  • 關(guān)于差分跳頻資料

    將編碼的差分跳頻系統(tǒng)等效為串行級聯(lián)碼,充分利用頻率轉(zhuǎn)移函數(shù)所產(chǎn)生的網(wǎng)格關(guān)聯(lián)信息, 采用軟輸入軟輸 算法,進(jìn)行類Turbo串行迭代譯碼,能有效改善系統(tǒng)的誤比特性能. 此,如何實現(xiàn)差 分跳頻系統(tǒng)串行級聯(lián)結(jié)構(gòu)的外編碼器和頻率轉(zhuǎn)移函數(shù)(( 函數(shù))的匹配設(shè)計是值得深入研究的問題.基 于互信息的外信息轉(zhuǎn)移圖(ExIT)能有效預(yù)測迭代譯碼的收斂特性,并根據(jù)E xlT選擇適當(dāng)?shù)膬?nèi)、外碼 進(jìn)行級聯(lián).采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯(lián)結(jié)構(gòu)中外編碼器和G函數(shù)的外信息轉(zhuǎn)移 過程,提出了一種采用ExIT圖選擇G函數(shù)及外編碼器的方法.通過對陔l方法的理論分析和性能仿真, 結(jié)果表明,在一定的輸入先驗信息量條件下,信噪比越高,G函數(shù)輸 互信息量越大;在給定信噪比條件 下,不同G 函數(shù)劉 應(yīng)的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同,能有效實現(xiàn)對性能較好的G 函 數(shù)的選擇;對于給定G甬?dāng)?shù),在不同外編碼方式下,通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值;能反應(yīng) 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞,從而實現(xiàn)外編碼器和G函數(shù)的匹配設(shè)計.

    標(biāo)簽: G函數(shù)

    上傳時間: 2015-04-27

    上傳用戶:xiefuai

  • 電路理論基礎(chǔ)

    基爾霍夫定理 電阻電路等效變換 線性電阻的分析方法 電路定理 電容電感原件 一階電路 二階電路 向量法基礎(chǔ) 正旋電路的分析 電路頻率響應(yīng) 偶爾電感和理想變壓器 二端口網(wǎng)絡(luò) 非線性電阻電路 網(wǎng)絡(luò)方程的矩陣形式 使用MATLAB計算電路

    標(biāo)簽: 電路 理論

    上傳時間: 2016-01-06

    上傳用戶:ampt32

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