给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

1简单电阻电路的分析 2电路的等效变换方法 电阻网络的等效化简 实际电源的两种模型 含独立电源网络的等效变换 含受控电源网络的等效变换 第一节 电阻串、并、混联电路 第二节 实际电源的两种模型 第三节 含受控源的简单电路分析 第四节 电阻星形联接与三角形联接的等效互换

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具

2.1电阻串并联联接的等效变换 2.2电阻星型联结与三角型联结的等效变换 2.3电压源与电流源及其等效变换 2.4支路电流法 2.5结点电压法 2.6叠加原理 2.7戴维宁定理与诺顿定理 2.8受控源电路的分析 2.9非线性电阻电路的分析

▪ 电阻的串联和并联，Y－△变换； ▪ 电源的串联和并联； ▪ 电源的等效变换； ▪ 一端口网络输入电阻的计算

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法

第二章电阻性电路的分析 第一节电路的等效变换 第二节电阻的串联和并联 第三节电阻的星形连接与三角形连接的等效变换 第四节实际电源的两种模型及其等效变换 第五节支路电流法 第六节网孔电流法 第七节节点电压法 第八节叠加定理 第九节戴维南定理和诺顿定理 第二章小结

6.1Z变换 6.2变换的性质 6.3逆Z变换 6.4离散系统的Z域分析 6.5离散时间系统的频率响应特性

8.1 关于模拟滤波器的预备知识 8.2 模拟滤波器原型的设计 8.3 由模拟滤波器变换为数字滤波器 8.4 模拟滤波器的频带变换 8.5 数字滤波器的频带变换 8.6 IIR数字滤波器的直接设计函数 8.7 IIR和FIR数字滤波器的比较 8.8 MATLAB中的滤波器设计工具

13-2基本信号的拉普拉斯变换 1、单位阶跃函数c(t)