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eeg matlab
- 脑电波信号特征提取
face123[matlab]
- 在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发，对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数，提取人脸图像的代数特征，并排序。这样，利用代数特征的比较，可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right imag
fastfixedpoint
- 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了IC
matlab
- MATLAB 下的模式识别特征提取 用于对特征信号的提取-MATLAB under the feature extraction for pattern recognition features of the signal extraction
xiebo
- 用谐波小波对信号进行多层分解，提取信号特征量-Harmonic signal with multiple layers of wavelet decomposition, the volume of extraction of signal characteristics
minfft
- 细化频谱，比FFT程序更能精确的描述信号特征，程序完整，希望能给大家带来帮助-Detailed spectrum, more accurate than the FFT procedure described in the signal characteristics, procedural integrity, and hope we can help
yang
- 该源代码是MATLAB程序，可直接使用，是信号处理中的模式识别算法，包括归一化，特征提取步骤。-pattern recognition
FastICA_21
- 快速独立分量变换，可用于信号特征的提取以及端点检测等，非常好用！-Fast independent component transform, can be used for the extraction of signal characteristics, such as endpoint detection, as well as very easy to use!
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Case 1 BP neural network data classification speech feature signal classification)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 利用BP神经网络对样例中语音信号进行分类(The BP neural network is used to classify the speech signals in the sample)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(BP neural networks for data classification -- speech feature signal classification)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 通过BP算法，实现对语音特征信号的数据分类(Through the BP algorithm, the realization of the classification of speech signals)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 使用BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Data classification using BP neural networks -- speech feature signal classification)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- MATLAB神经网络案例分析 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(MATLAB BP Neural Network - Classification of Speech Characteristic Signals)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 利用BP神经网络的数据分类-——语音特征信号分类(Data classification using BP neural network -- Classification of speech feature signals)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- bp网络用于数据分类，一类语音特征信号的分类，以供参考学习(BP network is used for data classification, and a class of speech feature signals is classified for reference learning)
案例1
- BP神经网络的数据分配，对语言特征信号进行分类。(The data distribution of the BP neural network is used to classify the language characteristic signals.)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Data classification of BP neural network speech feature signal classification.)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Data classification of BP neural network speech feature signal classification)
振动信号时域频域特征（带测试数据）
- 针对信号的时域特征和频域特征提取，带测试数据，能够运行(According to the time-domain and frequency-domain feature extraction of signals, the system can run with test data.)