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采样
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基于Markov chain Monte Carlo (MCMC)的Bayesian inference工具包
本源码是基于Markov chain Monte Carlo (MCMC)的Bayesian inference工具包，其中包括MCMC采样，基于MCMC的高斯分类，同时描述了采样的一些方法。其中还有使用文档 -
语音信号处理
录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。 -
RRT算法是一种基于采样的规划算法
RRT算法是一种基于采样的规划算法，采用算法生成的相邻点之间的路径可以是经过运动学动力学仿真生成的可执行曲线，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测避免了对空间的建模，适合用来解决含有运动力学约束的路径规划问题. -
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录制一段个人自己的语音信号
录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。 -
脉冲编码调制(PCM)实现编程实现PCM技术
脉冲编码调制(PCM)实现编程实现PCM技术的三个过程：采样、量化与编码。采样：低通连续信号采样，以 x=sin(200*t) m=x./(200*t) m=m.*m 为例说明低通采样定理，绘出信号时、频图形；带通连续信号采样，以x=sin(20*t) m=x./t 为例说明带通采样定理，绘出信号时、频图形。量化：均匀量化，以幅度 的正弦信号为例实现为64级电平的均匀量化；非均匀量化，输入A律PCM编码器的正弦信号 ，采样序列为 ，将其进行PCM编码，给出编码器的输出码组序列 编码：以上述信号为 -
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应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波
录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化。 二、实现步骤 1．语音信号的采集 利用Windows下的录音机，录制一句自己的话音，格式为“我是自动化几班的某某某”，时间在3s左右。然后在Matlab软件平台下，设定采样频率和采样点数，利用函数w -
滤波器滤除噪音信号
1．产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计三种高通，低通，带通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波后信号的谱。 2.采集一段含有噪音的语音信号（可以录制含有噪音的信号，或者录制语音后再加进噪音信号），对其进行采样和频谱分析，根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号
