一种压缩感知域心律失常心拍识别方法

为实现压缩域心电信号的直接识别,提出了一种基于级联深度稀疏学习的压缩域心律失常心拍识别方法。对心电信号进行压缩传感采样;通过级联深度稀疏滤波模型对压缩域心电信号进行特征学习;并将学习后的特征以及对应心拍的前、后向RR间期作为支持向量机的输入进行心拍分类。实验结果表明:该方法在压缩比为2倍时,能够对四类心电信号实现准确率为95.53%,误判风险为0.8%的压缩域下的高准确率直接识别。     

一种新型的嵌入式语音识别机器人系统

本文探讨和研究了一种新型的基于嵌入式系统以及DSP的语音识别工业机器人系统。系统采用嵌入式 DSP的方案使机器人的性能、成本、可配置性和可扩展性达到一个更佳的平衡点,同时在语音识别方面采用了改进的MFCC方法进行语音特征提取以及采用基于K均值分段的HMM模型进行实时语音学习与识别使算法的实时性和可移植性提高。     

基于DSP的高性能语音信号FIR滤波

介绍一种用TMS320VC5509 DSP对语音信号进行FIR滤波处理的方法。该方案使用TLV320AIC23 codec芯片来采集语音信号,然后再经过FIR滤波器的处理,得到高质量的语音信号。     

ROLAP和MOLAP的研究

如今许多企业已构建了数据仓库,并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息。然而应用OLAP时,人们遇到的问题是,到底采用ROLAP还是MOLAP。本文将对这两种模式做相应的比较分析。