【语音识别】基于matlab自适应滤波器LMS算法鸟类物种识别【含Matlab源码 9977期】

最新推荐文章于 2025-12-14 09:59:03 发布
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⛄一、自适应滤波器LMS算法鸟类物种识别

** 工作原理**
自适应滤波器是一种能够自动调整其传输特性以最佳匹配特定标准的系统。最小均方(LMS)算法作为一种常用的自适应算法，在许多领域得到了广泛应用，包括音频处理、通信工程以及生物声学等领域。

对于鸟类物种识别而言，LMS算法

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【光伏预测】基于matlab北方苍鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制NGO-TCN-BiGRU-Attention光伏预测【含Matlab源码 4691期】
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【数字信号去噪】基于matlab鹈鹕算法优化变分模态分解POA-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值 综合指标 适应度函数包络熵）【含Matlab源码 4903期】
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步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考...
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12-25
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
机械系统运动学与动力学在MATLAB及SimMechanics中的实现方案
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【信号处理课题推荐】小波变化：原理、演进与时频分析应用，MATLAB代码示例
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小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。
CEEMDAN - SE：神奇的信号处理组合
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CEEMDAN-SE(自适应噪声完备集合经验模分解-样本熵信号重构)结合CEEMDAN对信号进行分解，计算分解信号样本熵值，根据其大小重构为高中低频信号可出信号分解图、三维分解图、频谱图、重构后的分解图、频谱图程序有详细的使用说明：1.输入信号data2.进行CEEMDAN分解3.根据样本熵值进行重构，其阈值可根据需求/实际情况进行修改4.重构结果为高中低三个序列，绘制其信号及其频谱matlab代码，含有部分注释；数据为excel数据，使用时替换数据集即可；
MATLAB环境下基于双向长短时记忆网络的时间序列预测探索
2504_94276515的博客
12-11 455
这种双向信息的利用，极大地提升了模型处理序列数据的能力，进而提高了模型的准确率。在时间序列预测的领域里，我们总是在寻找更有效的模型。1997 年 Schuster 提出的双向循环神经网络 BiRNN 可以说是一个重要的里程碑，它由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入，这一独特的结构让模型对序列的处理有了新的视角。这里定义了一个延迟向量，在时间序列预测中，延迟的选择很关键，它决定了模型能参考到过去哪些时刻的数据，就像刚才说的回顾走过的路，这个向量就规定了能看多远。
天空中的植物医生：基于MATLAB的无人机多光谱实时表型分析系统
QQ_778132974的博客
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植物表型是基因型与环境互作的结果表达。传统表型分析依赖人工测量，效率低下且主观性强。现代表型分析利用传感器技术，通过量化植物的形态、生理和生化特征，实现高通量、非破坏性的监测。我们开发的这个无人机多光谱实时处理系统，不仅是一个技术演示，更是精准农业发展的一个缩影。它展示了如何将前沿的遥感技术、人工智能算法与实际的农业生产需求相结合，创造出真正有价值的解决方案。项目的核心价值从经验驱动到数据驱动的农业决策从事后治疗到事前预防的植保理念从均匀管理到精准施策的农田操作。
基于MATLAB的GA–PSO混合算法无线传感器网络节点部署优化研究
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无线传感器网络节点部署方式对网络覆盖性能和资源利用效率具有重要影响。针对随机部署方式存在覆盖率低、节点分布不合理等问题，本文以覆盖率最大化为优化目标，对无线传感器网络节点部署优化问题进行了研究。在给定监测区域内建立无线传感器网络覆盖模型，并考虑实际环境中障碍物区域对节点部署的影响，为后续优化提供建模基础。
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置，MATLAB。附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置。非线性的状态量和观测量。非线性状态方程和观测方程。强非线性系统，包含完整的MATLAB下载链接
自适应滤波器LMS算法鸟类物种识别原理和流程
12-26
### 自适应滤波器 LMS 算法在鸟类物种识别中的工作原理 #### 工作原理 自适应滤波器是一种能够自动调整其传输特性以最佳匹配特定标准的系统。最小均方(LMS)算法作为一种常用的自适应算法，在许多领域得到了广泛应用，包括音频处理、通信工程以及生物声学等领域。 对于鸟类物种识别而言，LMS算法主要用于从复杂的背景噪声中提取鸟鸣声音信号，并对其进行分类识别。具体来说： - **特征提取**：首先收集不同种类鸟类的声音样本作为训练集。通过对这些原始音频数据施加预加重、分帧等操作去除冗余信息并增强有效成分；随后计算梅尔频率倒谱系数(MFCCs)，线性预测编码(LPC)或其他适合表征音素特性的参数。 - **模型构建与更新**：初始化一组权重向量w(0), 对于每一个新的输入x(n)，按照如下公式迭代修正权值直至收敛： \[ w(n+1)=w(n)+\mu e(n)x^{*}(n)\tag{1} \] 其中\(e(n)\)表示估计误差即实际输出y(n)-期望响应d(n); \(x^*(n)\)代表当前时刻接收端接收到的数据经过共轭转置后的形式; μ为步长因子决定了学习速率大小[^1]. - **分类决策**：当完成一轮完整的训练周期后，可以得到针对每一种类别的最优解Woptimal, 将待测未知类别个体对应的测试样例代入到已建立好的模型里求得相应得分S, 并依据设定阈值判断归属哪一类. ```python import numpy as np def lms_filter(x, d, mu=0.1, N=4): """ 实现简单的LMS滤波器 参数: x (list): 输入信号列表. d (list): 所需响应/目标信号列表. mu (float): 步长因子，默认值为0.1. N (int): 权重数量，默认值为4. 返回: tuple: 包含最终权重和误差历史记录的元组. """ n_samples = len(d) # 初始化权重数组 weights = np.zeros(N) errors = [] for i in range(n_samples): if i >= N: X = np.flipud(x[i-N:i]) y_pred = np.dot(weights.T,X) error = d[i]-y_pred errors.append(error) delta_w = mu * error * X weights += delta_w return weights,errors ```
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