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

在当今信息社会,不论是从事行政管理、企业管理、还是从事文化管理、科技管理,在管理工作 中都存在有信息管理的工作任务。对于管理者来说,除了运用计算机进行在线信息管理之外,都还有 诸如信息获取、信息加工、信息激活、信息公开与保护、信息活动的策划等不使用计算机进行的信息

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一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

引言 4.1正交函数 4.2周期信号的频谱分析 §4.3典型周期信号的频谱 4.4非周期信号的频谱分析 4.5典型非周期信号的频谱

8.1《电磁辐射对人体健康的影响》课题资料检索案例 8.2 “虚拟条件下企业战略管理模式”课题资料检索案例 8.3 网上搜索商业信息案例分析 8.4 网上求助信息检索案例分析 8.5 证券信息检索案例

1.1信号的描述与分类 1.2基本典型信号 1.3信号的运算与变换 1.4系统

一、信号的描述 二、信号的自变量变换 三、基本信号 四、系统及其数学模型 五、系统的性质

一、课程面向的专业:通信、电信、电科、电信科 二、 、课程属性:专业基础课 三、课程是以下专业本科生(或专科生)教学的必修课程(或选修课):通信、电信、电科、电信科

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号