http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第三个知识点:VQ.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 矢量量化(VQ,Vector Quantization)是一种极其重要的信号压缩方法.VQ在语音信号处理中占十分重要的地位.广泛应用于语音编码.语音识别和语音合成等领…

语音信号处理之(三)矢量量化(Vector Quantization) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第三个知识点:VQ.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 矢量量化(VQ,Vector Quantization)是一种极…

作者:桂. 时间:2017-05-31  21:14:56 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925955.html 前言 VQ(Vector Quantization)是一个常用的压缩技术,本文主要回顾: 1)VQ原理 2)基于VQ的说话人识别(SR,speaker recognition)技术 〇.分类问题 说话人识别其实也是一个分类问题: 说话人识别技术,主要有这几大类方法: 模板匹配方法 这类方法比较成熟,主要原理:特征提取.模板训练.匹配.…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract: 我们提出了一种新的方法,通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征.我们的方法是基于量化和熵的软(连续)松弛,我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火.我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法:图像压缩和神经网络压缩.虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的,但我们的软量化到硬量化方法给出的结果与这两种方法的最先进水平具有可比性. 1 Introduction: 近年来,深度神经网络(DNNs)在机器…

一.前言 会FPGA硬件描述语言.设计思想和接口协议,掌握些基本的算法是非常重要的,因此开设本专题探讨些基于AD DA数字信号处理系统的一些简单算法,在数字通信 信号分析与检测等领域都会或多或少有应用.我们还是从老生常谈的DDS函数发生器开始,讲解DAC ADC基本使用以及DDS算法原理与设计方式. 二.设计预期 功能:基于ROM的频率可调DDS正弦函数发生器 DAC ADC型号与设计参数:DAC为AD9708,更新速率125MSPS,精度8bit:ADC为AD9280,采样率32MSPS,精度…

在接下去说其他的聚类算法之前,让我们先插进来说一说一个有点跑题的东西:Vector Quantization.这项技术广泛地用在信号处理以及数据压缩等领域.事实上,在 JPEG 和 MPEG-4 等多媒体压缩格式里都有 VQ 这一步. Vector Quantization 这个名字听起来有些玄乎,其实它本身并没有这么高深.大家都知道,模拟信号是连续的值,而计算机只能处理离散的数字信号,在将模拟信号转换为数字信号的时候,我们可以用区间内的某一个值去代替着一个区间,比如,[0, 1) 上的所有值变…

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究…

学习矢量量化. k近邻的缺点是你需要维持整个数据集的训练. 学习矢量量化算法(简称LVQ)是一种人工神经网络算法,它允许你选择要挂在多少个训练实例上,并精确地了解这些实例应该是什么样子. LVQ的表示是一个codebook 向量的集合.这些都是在开始时随机选择的,并根据学习算法的多次迭代对训练数据集进行最佳的总结. 在学习之后,codebook vector可以用来做出像k近邻那样的预测.通过计算每个codebook vector和新数据实例之间的距离,可以找到最相似的邻居(最佳匹配的codeb…

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征.尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理.因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法--FFT,被发现,离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用.需要强调的是,FFT并不是一种新的频域特征获取方式,而是DFT的一种快速实现算法.本文就FFT的原理以及具体实现过程进行详尽讲解. DFT计算公式 本文不…

语音信号的数字处理课程作业——矢量量化.这里采用了K-means算法,即假设量化种类是已知的,当然也可以采用LBG算法等,不过K-means比较简单.矢量是二维的,可以在平面上清楚的表示出来. 1. 算法描述 本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化.算法主要包括以下几个步骤 初始化:载入训练数据,确定初始码本中心(4个): 最近邻分类:对训练数据计算距离(此处采用欧式距离),按照距离最小分类: 码本更新:重新生成包腔对应的质心: 重复分类和码本更新步骤,知道达到最大迭代次数或满足一定…

前一阵子由于考博学习须要,看了<数字信号处理>,之前一直不清除这门课的理论在哪里应用比較广泛. 这次正巧用Audition处理了一段音频,猛然发现<数字信号处理>这门课还是很实用的,在音频处理领域至少是这样.在此记录一下几步简单操作. 一．频谱 打开Audition.拖入一段音频.默认打开的是音频时域的波形图.波形图的横坐标是时间,纵坐标是採样值的大小. 上面那个图事实上就是音频文件里全部採样点连起来的一条线,只是因为採样点太密集了,所以根本看不出来採样点了.把波形图不停地放大,放…

数字信号处理应用的几个基本序列: 1 单位样本序列 function mainImseq() clc clear disp('生成抽样序列'); y=imseq(,,); %调用样本函数,此时序列下标以1开头(~5之间5个数,下标为1的抽样值为1) %子函数imseq:抽样函数 function [x,n]=imseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2]; x=[(n-n0) == ] 2 单位阶越序列 产生u(n) function mainImseq() clc clear disp('…

过去十几年,通信与多媒体技术的快速发展极大地扩展了数字信号处理(DSP)的应用范围.眼下正在发生的是,以更高的速度和更低的成本实现越来越复杂的算法,这是针对高级信息服更高带宽以及增强的多媒体处理能力等需求的日益增加的结果.一些高性能应用正在不断发展,其中包括高级有线和无线音频.数据和视频处理. 通信和多媒体应用的发展,如互联网通信.安全无线通信以及消费娱乐设备,都在驱动着对能够有效实现复数运算和信号处理算法的高性能设备的需求. 这些应用中需要一些典型的DSP算法包括快速傅里叶变换(FFT).离散…

一.前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法.在本科学习数字信号处理这门课时一直在想:学这些东西有啥用?公式推来推去的,有实用价值么?到了研究生后期才知道,广义上的数字信号处理无处不在:手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理.摄像头内的ISP.音频信号的去噪等.各种算法中,FFT是查看信号本质,也就是频谱的重要手段.之前仅直接调用FFT/IFFT IP核,今天深入探讨下算法本身和实现方案. 二.FFT运算原理及结构 本文仅对FFT的核心思想.作用和算法结构进行介绍,FFT具体原理和公…

例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声,现要求 ⑴.产生均值为0,功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵.使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n)的图形及其自相关函数的图形 (1) 1 新建一个matlab脚本---edit 文件名.m 2 然后再.m后缀的文件中编写代码 3 在脚本中调试:直接打文件名+回车键就可以调试了, 4 过一会会出现…

Hi everyone,I have shared speech recognition code inhttps://github.com/gtiwari333/speech-recognition-java-hidden-markov-model-vq-mfccYou can find complete source code for speech recognition using  HMM, VQ, MFCC ( Hidden markov model, Vector Quantizat…

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,…

原址:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等, FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算. 学过卷积,我们都知道有时域卷积定…

FPGA使用的越来越广泛,除了可用于设计控制电路以为,数字信号处理电路更是FPGA的强项和难点.个人可以说才刚刚入门FPGA设计,也做过一些数字信号处理方面的电路设计,记录下个人心得体会. (一)善用MATLAB来为设计做充分的准备和验证. 在学习EDA课程的时候,我们往往都是按照要求,直接打开QuartusII,噼里啪啦开始疯狂敲代码,然后仿真——不对——再改再仿真——还不对——再改直到仿真结果正确为止.不错,这的确是人们先入为主的一种方法.但这只是我们学习HDL语言,学习使用开发工具时候比较…

一.FIR数字滤波器设计原理  本实验采用窗函数法设计FIR数字低通滤波器.我们希望设计的滤波器系统函数如下: \(H_{d}\left( e^{jw} \right) = \left\{ \begin{array}{l} {e^{- jw\alpha},~~~\left| w \right| \leq w_{c}} \\ {0,~~~{\rm otherwise}} \\ \end{array} \right.\)  它对应的单位冲激响应是: \(h_{d}\left( n \right) =…

一.按时间抽选的基-2 FFT实现原理 观察DIT(基2)FFT的流图(N点,N为2的幂次),可以总结出如下规律: (1)共有\(L=\log_2⁡N\)级蝶形运算: (2)输入倒位序,输出自然顺序: (3)第\(m\)级(\(m\)从1开始,下同)蝶形结对偶结点距离为\(2^{m-1}\): (4)第\(m\)级蝶形结计算公式: \(X_m (k)=X_{m-1} (k)+X_{m-1 } (k+2^{m-1} ) W_N^r\) \(X_m (k+2^{m-1} )=X_{m-1} (k)-…

说明:本月的主要工作都是围绕制作矢量切片这一个核心问题进行的,所以2月的主题就以这个问题为主,目前分支出来的一些内容主要包括了TMS(Tile map service),OpenLayers3中的Projection和Resolution以及proj4js在OpenLayers3中的应用,这些在这篇文章之后会继续展开,作为本月的番外内容. 一.GIS数据与OGC标准地图服务 本节主要是介绍一些基础的数据概念以及基本的WebGIS地图服务,如对这些内容已经熟知,可直接跳过本节. 1)GIS中的矢量…

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,…

说明:本月的主要工作都是围绕制作矢量切片这一个核心问题进行的,所以2月的主题就以这个问题为主,目前分支出来的一些内容主要包括了TMS(Tile map service),OpenLayers3中的Projection和Resolution以及proj4js在OpenLayers3中的应用,这些在这篇文章之后会继续展开,作为本月的番外内容. 一.GIS数据与OGC标准地图服务 本节主要是介绍一些基础的数据概念以及基本的WebGIS地图服务,如对这些内容已经熟知,可直接跳过本节. 1)GIS中的矢量…

7 Support Vector Machines7.1 Large Margin Classification7.1.1 Optimization Objective支持向量机(SVM)代价函数在数学上的定义. 复习一下S型逻辑函数: 那么如何由逻辑回归代价函数得到支持向量机的代价函数(对于一个示例): 其实就是将逻辑回归的代价函数中的log(1/(1+e^(-ΘTx)))和log(1-1/(1+e^(-ΘTx)))分别替换为cost1(ΘTx)和cost0(ΘTx)(cost0和cost1分…

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学…

1.MATLAB自编绘图函数 function [] = signal_write(X,w,flag) % X:数据 % w:频率向量 magX=abs(X);angX=angle(X); realX=real(X);imagX=imag(X); ) figure(); magX=abs(X);angX=angle(X); realX=real(X);imagX=imag(X); subplot(,,);plot(w/pi,magX);grid xlabel('以pi为单位的频率');title…

一.使用自编函数设计IIR滤波器 1.冲激响应法 (1)注给出的数字滤波器指标先化成模拟指标 (2)设计出模拟滤波器: (3)使用冲激响应法转化成数字滤波器 (4)一个demo clear all; wp=0.2*pi; %数字指标 ws=0.3*pi; Rp=; As=; T=;Fs=/T; %冲激响应法 [cs,ds]=afd_butt(wp/T,ws/T,Rp,As); [b,a]=imp_invr(cs,ds,T); [C,B,A]=dir2par(b,a) [db,mag,pha,gr…

我们有这么一张灰度图64*64 我们能够定义出4096个基,各自是某一位是0其它是1,在这样的情况下,假设我们传输图片,那么就相当于传输原始数据 如果传到一半,网络坏了. 于是,我们得到 我们能够计算原图像和这图像的差距 error = I - I_approx;  distance = sqrt(sum(sum(error.*error)))  distance =  713.5559 如果我们使用Haar基 function h = haar(N) % Assume N is power o…

第一天的课程感觉比較简单,主要介绍Karplus-Strong Algorithm 给出方程 y[n]=αy[n−M]+x[n], x[n]是输入,M是延迟,α是衰弱系数 我们要衰减D次,总的採样数就是D*M 以下是最直接的实现 关于x = x(:).';的语法是这种,这是一个转置,可是是非共轭转置,假设是x',那么1+i就成了1-i function y = ks_loop(x, alpha, D) % Length of the output signal must be larger th…