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RSS订阅原创 时频分析方法：梅尔频谱图
梅尔频谱图是一种常用于时频域分析的音频特征表示方法，基于梅尔频率尺度对声音信号进行变换。该尺度模仿了人耳对不同频率的感知特性，通过将信号的频谱映射到梅尔尺度上，使得低频部分的分辨率更高，而高频部分的分辨率较低，从而更好地反映了人耳的听觉感知。梅尔频谱图通常通过短时傅里叶变换（STFT）或滤波器组分析获得，并常用于语音识别、音乐信息检索等领域，其优势在于能够有效提取与音频信号相关的感知特征，提高了在实际应用中的表现和鲁棒性。
2024-08-26 15:20:12
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原创 WTConv：大感受野的小波卷积
我们能否利用信号处理工具来有效地增加卷积的感受野，而不会受到过度参数化的影响？换句话说，我们可以拥有非常大的过滤器（例如，具有全局感受野）并且仍然可以提高性能吗？本文对这个问题给出了肯定的答案。本文提出的方法利用小波变换（Wavelet Transform, WT）来使卷积感受野很好地放大，并通过级联引导CNN更好地响应低频。在某种程度上，本文将解决方案基于小波变换（与傅里叶变换等不同）的动机是它保留了一些空间分辨率。这使得小波域中的空间运算（例如卷积）更有意义。
2024-07-31 16:09:57
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原创 相空间重构理论
相空间重构理论是非线性时间序列分析中的一种重要方法，它通过将一维时间序列嵌入到高维相空间中，揭示出原始系统的动态特性和结构。这一理论为研究复杂系统（如混沌系统）的行为提供了强有力的工具。
2024-07-26 21:39:10
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原创 时间序列数据
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据点，广泛用于统计学、经济学和工程学等领域，通过分析和建模这些数据可以揭示时间依赖结构和趋势，常见方法包括自回归模型、移动平均模型和综合自回归移动平均模型（ARIMA）。
2024-07-25 21:38:33
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空空如也
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