پروژه تخصصی متلب
انجام پروژه متلب پردازش صوت در متلب با تبدیل ویولت و مدل مخفی مارکوف همراه مقاله شبیه سازی مقاله ieee و گزارش فارسی:پروژه متلب ارزان — انجام پروژه متلب
کد تخفیف 40 درصدی برای دانشجویان عزیز سایت که تا اخر خردادماه از سایت خرید کنند فقط تا خرداد 97  کد را در باکس کد خرید وارد نمایید:

<bahar97 >

   
ضمانت بازگشت
فایل های تست شده
پرداخت آنلاین
تضمین کیفیت
دانلود فوری
کد تخفیف سایت

کد تخفیف سایت

کد تخفیف برای خرید دانشجویان عزیز فقط تا پایان خرداد ماه

قیمت محصول : 350,000 ریال

3 خرید نسخه : 1.0

پردازش صوت در متلب با تبدیل ویولت و مدل مخفی مارکوف همراه مقاله شبیه سازی مقاله ieee و گزارش فارسی:پروژه متلب ارزان

پردازش صوت در متلب با استفاده از مدل مخفی مارکوف شبیه سازی مقاله زیر

موجک یا ویولت (به انگلیسی: Wavelet) دسته‌ای از توابع ریاضی هستند که برای تجزیه سیگنال پیوسته به مؤلفه‌های فرکانسی آن بکار می‌رود که رزولوشن هر مؤلفه برابر با مقیاس آن است. تبدیل موجک تجزیه یک تابع بر مبنای توابع موجک می‌باشد. موجک‌ها (که به عنوان موجک‌های دختر شناخته می‌شوند) نمونه‌های انتقال یافته و مقیاس شده یک تابع (موجک مادر) با طول متناهی و نوسانی شدیداً میرا هستند. چند نمونه موجک مادر در شکل زیر نمایش داده شده‌اند.

تعداد زیادی تبدیل موجک وجود دارد که لیست آن را می‌شود در فهرست تبدیل‌های مرتبط با موجک مشاهده نمود. معمول‌ترین این تبدیل‌ها عبارتند از:

  • تبدیل موجک پیوسته (Continuous wavelet transform (CWT
  • تبدیل موجک گسسته Discrete wavelet transform (DWT)
  • تبدیل سریع موجک Fast wavelet transform (FWT)
  • Lifting scheme
  • تجزیه بسته‌های موجکWavelet packet decomposition (WPD)
  • تبدیل موجک ساکن Stationary wavelet transform (SWT)

مدل پنهان مارکوف (به انگلیسی: Hidden Markov Model) یک مدل مارکوف آماری است که در آن سیستم مدل شده به صورت یک فرایند مارکوف با حالت‌های مشاهده نشده (پنهان) فرض می‌شود. یک مدل پنهان مارکوف می‌تواند به عنوان ساده‌ترین شبکه بیزی پویا در نظر گرفته شود.

در مدل عادی مارکوف، حالت به طور مستقیم توسط ناظر قابل مشاهده‌است و بنابراین احتمال‌های انتقال بین حالت‌ها تنها پارامترهای موجود است. در یک مدل پنهان مارکوف، حالت به‌طور مستقیم قابل مشاهده نیست، اما خروجی، بسته به حالت، قابل مشاهده‌است. هر حالت یک توزیع احتمال روی سمبل‌های خروجی ممکن دارد. بنابراین دنبالهٔ سمبل‌های تولید شده توسط یک مدل پنهان مارکوف اطلاعاتی دربارهٔ دنبالهٔ حالت‌ها می‌دهد. توجه داشته باشید که صفت ‘پنهان’ به دنبالهٔ حالت‌هایی که مدل از آن‌ها عبور می‌کند اشاره دارد، نه به پارامترهای مدل؛ حتی اگر پارامترهای مدل به‌طور دقیق مشخص باشند، مدل همچنان ‘پنهان’ است.

مدل‌های پنهان مارکوف بیشتر به‌دلیل کاربردشان در بازشناخت الگو، مانند تشخیص صدا و دست‌خط، تشخیص اشاره و حرکت، برچسب‌گذاری اجزای سخن، بیوانفورماتیک و… شناخته‌شده هستند.

پروژه متلب ارزان: http://www.porojeamadematlab.ir تنها وبسایت پروژه متلب ارزان

IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 46, NO. 4, APRIL 1998
Wavelet-Based Statistical Signal Processing
Using Hidden Markov Models
Matthew S. Crouse,Student Member, IEEE, Robert D. Nowak, Member, IEEE,
and Richard G. Baraniuk,Senior Member, IEEE

و ضمنا از تبدیل ویولت در این مقاله استفاده می گردد.

09132399969

09372583411

matlabnevisan.ir

mrkiani2009@yahoo.com

تبدیل ویولت،پردازش صوت،مدل مخفی مارکوف،مقاله ieee،پایان نامه آماده،matlab,matlab project،شبیه سازی،پروژه متلب ارزان

http://www.porojeamadematlab.ir تنها وبسایت پروژه متلب ارزان

به این پست امتیاز دهید.
Rate this post
This site is using SEO Baclinks plugin created by InfoMotru.ro and Locco.Ro
 
بازدید : 444 views بار دسته بندی : , , , , , تاريخ : 19 ژوئن 2016 به اشتراک بگذارید :
دیدگاه کاربران
    • دیدگاه ارسال شده توسط شما ، پس از تایید توسط مدیران سایت منتشر خواهد شد.
    • دیدگاهی که به غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط با محصول باشد منتشر نخواهد شد.


 
SEO Powered by Platinum SEO from Techblissonline

Enter your email address:

Delivered by FeedBurner