信号处理与模式识别 - 关新平.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
信号处理与模式识别 模式识别(ECG信号的处理与识别).doc
信号处理与模式识别 模式识别(ECG信号的处理与识别)
导读：就爱阅读网友为您分享以下“模式识别(ECG信号的处理与识别)”的资讯，希望对您有所帮助，感谢您对92的支持!
课 程 论 文
ECG信号的预处理及筛选
-
模式识别(ECG信号的处理与识别)..doc
课 程 论 文
ECG信号的预处理及筛选
姓名： 何**
学号： 2012052346
专业班级： 自动化
提交日期： 2014年12月31号
摘要 2
Abstract 3
1 绪论 5
1.1 课题研究背景及意义 5
1.2 国内外研究现状 5
1.3 本文研究内容 6
1.4 论文章节安排 7
2 ECG信号的主要噪声及产生原因 7
2.1 基线漂移噪声
-
智能医疗设备在睡关于智能医疗设备的信号处理与模式识别研究眠障碍治疗中的应用.pptx
智能医疗设备在睡关于智能医疗设备的信号处理与模式识别研究眠障碍治疗中的应用;目录;智能医疗设备的发展;智能医疗设备的定义;智能医疗设备的发展历程;智能医疗设备的应用领域;睡眠障碍及其影响;睡眠障碍的定义;睡眠障碍的分类;睡眠障碍对健康的影响;智能医疗设备在睡眠障碍治疗中的应用方式;智能监测设备;智能调节设备;智能诊断设备;智能医疗设备在睡眠障碍治疗中的优势与局限性;优势;局限性;未来发展展望;智能医疗设备在睡眠障碍治疗中的实际案例;智能监测设备的实际应用案例;智能调节设备的实际应用案例;智能诊断设备的实际应用案例;如何正确选择和使用智能医疗设备进行睡眠障碍治疗;选择合适的智能医疗设备;使用智能
-
数字图像处理与模式识别.ppt
作用：解除相关性；可以用于降维处理
也称为主分量分析(K-L)，用于人
脸识别。如果降到M维的均方误差为：第70页,共88页，星期六，2024年，5月2．DCT与PCA的关系其特征值为：第71页,共88页，星期六，2024年，5月其特征向量为：其根为：第72页,共88页，星期六，2024年，5月2.7离散余弦变换(DCT)第73页,共88页，星期六，2024年，5月第74页,共88页，星期六，2024年，5月1．Walsh-Hadamard变换2．Haar变换3．斜变换4.DST变换5.Hartley变换
2.8其它正交变换第75页,共88页，星期六，2024年，5月1．Walsh-Hadam
-
数字图像处理 模式识别W.pdf
模式识别：图像分割
• 图像模式识别：分析图像中的内容。
输入：图像； 输出：图像的描述
• 统计模式识别的三个阶段：
图像分割：检测出各个物体，并使之相互分离
特征抽取：对物体进行度量，产生特征向量
分类估计：确定物体特征类型。
x1
x2
-
《语音信号处理》第9章语音识别.pptx
9.1语音识别概述
9.2动态时间规整DTW
9.3孤立词语音识别
9.4连续语音识别
;9.1语音识别概述;一、语音识别的定义;二、语音识别的应用;1.语音识别以IBM推出的ViaVoice为代表，国内则推出Dutty++语音识别系统、天信语音识别系统、世音通语音识别系统等。
2.数据库检索：对庞大的数据进行繁杂的检索和查询，通过使用语音识别技术，将变得轻松、方便。
3.特殊的环境所需的语音命令：用语音发出操作指令。;采用语音识别和语音合成技术，能与客户进行交互式对话，帮助客户找到他们所需要的商品。一个动作传感器可以启动系统，询问顾客“需要我帮你寻找什么吗？”如果顾客回答说“我在找面包。系统
-
语音信号处理 第4版 课件 第7章：语音识别.pptx
南京邮电大学
通信与信息工程学院
;;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;;7.2;7.2;7.2;7.2;7.2;7.2;上述的概率尺度DP方法，实际上相当于把语音样本的每一帧看作一个模型状态的连续状态HMM。因为如果参考样本是则其特征矢量的时间序列是一个马尔可夫过程，如果把每一个特征矢量看作马尔可夫过程的一个状态，同时把输入信号看作观察时间序列并应用Viterb算法，则HMM法和概率尺度DP方法具有同一关系式。由于连续状态HMM能较好地描述语音特征矢量的帧间相关信息，改善HMM的动态特性，可望得到较好的识别性能。;7.2;7.2;7.2;;在连续语音识别
-
语音信号处理 第4版 课件 第8章：说话人识别.pptx
南京邮电大学通信与信息工程学院第8章说话人识别
说话人识别方法和系统结构基于矢量量化的说话人识别系统基于动态时间规整的说话人确认系统基于高斯混合模型的说话人识别系统基于深度学习的说话人识别系统
8.1说话人识别方法和系统结构—概述自动说话人识别（AutomaticSpeakerRecognition,ASR）：是一种自动识别说话人的过程，和语音识别的区别在于，它不注重包含在语音信号中的文字符号以及语义内容信息，而是着眼于包含在语音信号中的个人特征。目的：从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征，通过对这些个人特征的分析和识别，从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。两类任务：（1）自动说话人
-
语音信号处理与识别剖析.ppt
语音信号处理与识别 发展 声纹识别的起源，贝尔实验室开发的Audrey语言识别系统 60年代，线性预测编码技术(LPC)和动态规划技术(DP) 70年代，LPC和DTW的发展，提出了矢量量化(VQ)和隐马尔科夫模型(HMM)理论。 80年代，卡耐基梅隆大学突破了大量词汇、连续语音和非特定人三大障碍，实现了基于隐马尔客服模型的语言识别Sphinx系统。 90年代，语音发展相对缓慢，并没有多大创新，许多公司斥巨资将语音识别系统实用化。如：IBM的Via Voice等等。 我国在语音识别方面起步相对较晚，但经过几十年的努力也取得了很大成就。 “863计划”，大量词汇非特定人连续语音识别演示系统，多项
-
语音信号处理(ppt)语音识别【荐】.ppt
1.什么是说话人识别(SR)？ 说话人识别（Speaker Recognition, SR）技术是以话音对说话人进行区分，从而进行身份鉴别与认证的技术。 在国外，说话人识别技术获得了广泛的研究，同时也有少量成熟产品问世。ATT、TI与美国著名的通讯公司Sprint都已经展开了在声音识别领域的实验和实际的应用。说话人识别技术有着广阔的市场应用前景。通过SR技术，可以利用人本身的生物特性进行身份鉴别，例如为公安部门进行语音验证、为一般用户提供防盗门开启功能等等。在互联网应用及通信领域，SR技术可以应用于诸如声音拨号、电话银行、电话购物、数据库访问、信息服务、语音E-mail、安全
-
《 基于ICA的P300脑电信号模式识别》范文.docx
《基于ICA的P300脑电信号模式识别》篇一
一、引言
脑电信号（EEG）是研究人类神经系统的重要手段之一，其中P300脑电信号更是被广泛应用于人机交互、神经心理学和认知科学研究等领域。然而，由于脑电信号的复杂性和非线性特点，其模式识别一直是一个具有挑战性的问题。近年来，独立成分分析（ICA）作为一种有效的信号处理技术，被广泛应用于脑电信号的处理和分析中。本文旨在探讨基于ICA的P300脑电信号模式识别方法，以期为相关领域的研究提供参考。
二、P300脑电信号与ICA概述
P300是一种与认知活动相关的脑电信号，常用于事件相关电位（ERP）研究。其特点是潜伏期在300毫秒左右，主要反映人对刺激
-
典型信号特征提取与模式识别研究.docx
PAGE8
摘要
无线通信在我们的生活中无处不在，从人手一部的手机，到家中必备的路由器，都是使我们的生活更加便捷的通信设备，这些通信设备则又依靠着不同的通信信号进行信息的无线交互，而随着时代的发展，这些通信信号的种类也越来越多样化，通信环境也日益复杂。在这个复杂的通信环境下，有效的监管则可以使我们的通信环境更加安全高效，而调制信号模式识别则是其中不可或缺的一项关键技术，本文研究的就是无线通信领域中的调制信号特征提取与分类识别原理。
文章简述了调制识别技术的研究目的，概括了ASK、FSK和PSK三种调制方式的调制原理，并对几种常见的特征提取方法和模式识别分类器进行了简单介绍
-
典型信号特征提取与模式识别研究.docx
PAGE8
摘要
无线通信在我们的生活中无处不在，从人手一部的手机，到家中必备的路由器，都是使我们的生活更加便捷的通信设备，这些通信设备则又依靠着不同的通信信号进行信息的无线交互，而随着时代的发展，这些通信信号的种类也越来越多样化，通信环境也日益复杂。在这个复杂的通信环境下，有效的监管则可以使我们的通信环境更加安全高效，而调制信号模式识别则是其中不可或缺的一项关键技术，本文研究的就是无线通信领域中的调制信号特征提取与分类识别原理。
文章简述了调制识别技术的研究目的，概括了ASK、FSK和PSK三种调制方式的调制原理，并对几种常见的特征提取方法和模式识别分类器进行了简单介绍
-
典型信号特征提取与模式识别研究.docx
PAGE 8
摘 要
无线通信在我们的生活中无处不在，从人手一部的手机，到家中必备的路由器，都是使我们的生活更加便捷的通信设备，这些通信设备则又依靠着不同的通信信号进行信息的无线交互，而随着时代的发展，这些通信信号的种类也越来越多样化，通信环境也日益复杂。在这个复杂的通信环境下，有效的监管则可以使我们的通信环境更加安全高效，而调制信号模式识别则是其中不可或缺的一项关键技术，本文研究的就是无线通信领域中的调制信号特征提取与分类识别原理。
文章简述了调制识别技术的研究目的，概括了ASK、FSK和PSK三种调制方式的调制原理，并对几种常见的特征提取方法和模式识别分类器进行了简单介绍
-
脑机接口中的脑电信号时空模式识别.docx
脑机接口中的脑电信号时空模式识别
脑机接口中的脑电信号时空模式识别
引言
脑机接口（Brain-ComputerInterface,BCI）技术作为连接人类大脑与外部设备的重要桥梁，近年来在医疗康复、智能控制等领域展现出巨大潜力。脑电信号（Electroencephalogram,EEG）作为BCI系统中最常用的输入信号，其时空模式识别是提升系统性能的关键。本文将深入探讨脑电信号时空模式识别的理论基础、技术方法及应用前景。
脑电信号的生理基础
脑电信号是大脑神经元活动产生的电生理信号，反映了大脑皮层的电活动。这些信号具有非平稳性、非线性、低信噪比等特点，其频率范围通常在0.5-100Hz之间。