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一种简单高效的音频降噪算法示例(附完整C代码)
近期比较忙, 抽空出来5.1开源献礼. 但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. <<语音增强-理论与实践>> 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE. 资料见: <<Speech enhancement using a minimum mean-square erro ...
分类:编程语言   时间:2019-05-02 00:02:55    阅读次数:244
智慧农业物联网—解决方案
智慧农业物联网—解决方案 一、方案背景 随着国家层面对土地集约化经营程度的不断加深,物联网概念在农业生产管理环节内的不断深入,规模化、科学化、数据化的种植方式已经愈发成为行业趋势。对于传统大规模种植而言,大量人力投入、工作效率低下、过多的资源浪费以及不可避免的人为误差与安全隐患已经成为传统种植模式的 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-28 09:54:12    阅读次数:706
云计算openstack共享组件(1)——时间同步服务ntp
一、标准时间讲解 地球分为东西十二个区域,共计 24 个时区格林威治作为全球标准时间即 (GMT 时间 ),东时区以格林威治时区进行加,而西时区则为减。地球的轨道并非正圆,在加上自转速度逐年递减,因此时间就会有误差在计算时间的时,最准确是使用“原子震荡周期”所计算的物理时钟。这种时钟被称为标准时间即 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-22 16:44:21    阅读次数:177
标准方程法(正规方程法)
为了求得参数θ,也可以不用迭代的方法(比如梯度下降法),可以采用标准方程法一次性就算出了θ。 标准方程法介绍: (1) 这里面,X的第一列是人为添加的,为了方便运算的,都置为1,后面才是真正的特征。 (2) 下面是样本对应的输出: (3) 设拟合函数为: h(x) = θ0 * x0 + θ1 * ...
分类:其他好文   时间:2019-04-21 13:02:47    阅读次数:1096
时钟测试仪是如何校准的
时钟测试仪是如何校准的 通过对《JJF 1662-2017时钟测试仪校准规范》的认识,了解时钟测试仪一般由波形整形电路、分频电路、电子控制电路、显示电路等组成,具有快速测量电能表内置时钟信号、显示秒脉冲日计时误差及频率偏差等功能,时钟测试仪广泛应用于电能表生产企业及计量部门。 SYN5106型高精度 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-19 19:45:17    阅读次数:134
月考核答辩作品——基于STC89C52的智能浇花系统
1、作品功能 考虑到养一盆花需要花费一些精力,所以设计此次作品。其主要功能有通过检验土壤湿度值来实现自动浇花,当然在有水源的情况下。自动浇花的过程会伴随美妙的音乐(鬼畜的音乐也行,只要你想得到的,没有软件实现不了的,嘿嘿)响起,音乐结束,浇花过程停止,其上还可以通过按键选择显示屏显示时间,温度,同时 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-19 17:59:17    阅读次数:197
练习与回顾
1.在进行考试之前,请先重置根用户密码为examwestosroot用户原密码加密字符更改后更改主机名称为station.domainX.example.com(X在这里指您的工作站编号)3.将/home分区扩大至512MB,误差范围仅限于490MB-515MB之间,并且保留其原有资料的完整性4按照下面的要求创建一个新的逻辑卷:)逻辑卷命名为database,属于datastore卷组.)逻辑卷的
分类:其他好文   时间:2019-04-14 21:50:25    阅读次数:242
精确使用浮点数
在计算机中所有的数字都是使用二进制进行存储的,而二进制无法精确地表示所有的小数,所以使用基本数据类型进行计算时会有误差。 加法声明:public BigDecimal add(BigDecimal m); 减法声明:public BigDecimal subtracct(BigDecimal m); ...
分类:其他好文   时间:2019-04-13 17:40:57    阅读次数:131
深度学习之前馈神经网络(前向传播和误差方向传播)
这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。 一、神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种: 1、前馈神经网络 前馈神经网络中,把每个神 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-12 23:19:01    阅读次数:1168
RDO与RLO
RDO: 平均误差(SSD/SSE)、均方误差(MSE)、绝对误差和(SAD)、峰值信噪比(PSNR) min D subject to R < Rc 拉格朗日优化(λ为拉格朗日乘子): min J, where J = D +λR RLO: The performance loss P(D) – ...
分类:其他好文   时间:2019-04-02 19:50:56    阅读次数:219
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