原创 ECG，脈搏波，心率，心率變異性，血壓
目錄 ECG（心電圖） 脈搏波 血壓 心率 心率變異性 關係 ECG（心電圖） ECG，是electrocardiogram的縮寫。就是我們平時常見的心電圖。典型的心電信號由P波，QRS波，T波等一系列特徵波組成，它們以及一些特徵段（
2020-06-04 03:10:46
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原创 光電容積脈搏波描記法PPG
PPG 實時心率值可以反映一個人當時的心臟活動能力,進而從側面衡量人體的健康狀態。醫院中測心率多采用心電圖的方式,這在日常活動以及運動中是不便測量的,PRG( photoplethysmographic,光電描記法)脈搏波信號採用ILED
2020-06-04 03:10:46
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原创 HDOJ1261排列組合+大數乘除
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1261 題解 令sum=a1+a2+···+an 種數爲 sum!/(a1!a2!···an!) 其中sum最大爲25*12，而int能容納的最大
2019-06-14 05:03:05
原创 語音識別之GMM-HMM模型（三）：GMM-HMM模型應用於語音識別任務原理詳解
寫在前面 都知道語音識別有GMM-HMM模型，也分別瞭解了什麼是： GMM（混合高斯模型） https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/89198387 MMC（馬爾可夫鏈） ht
2019-04-12 10:32:40
原创 語音識別之GMM-HMM模型（一）：語音識別簡介與混合高斯模型-GMM
寫在前面 都知道語音識別有GMM-HMM模型，也分別瞭解了什麼是： GMM（混合高斯模型） https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/89198387 MMC（馬爾可夫鏈） ht
2019-04-12 10:32:40
原创 通俗理解馬爾科夫鏈
轉自這裏 馬爾可夫鏈 （Markov Chain）——無記憶性概率圖模型 它是隨機過程中的一種過程，一個統計模型，到底是哪一種過程呢？好像一兩句話也說不清楚，還是先看個例子吧。 隨機過程可簡單理解成比隨機變量多了一個參數維度，而該參
2019-04-12 10:32:40
原创 語音識別之GMM-HMM模型（二）：隱馬爾科夫模型-HMM
寫在前面 都知道語音識別有GMM-HMM模型，也分別瞭解了什麼是： GMM（混合高斯模型） https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/89198387 MMC（馬爾可夫鏈） ht
2019-04-12 10:32:40
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原创 通俗理解隱馬爾科夫模型
轉自這裏 馬爾科夫模型有兩個假設： 系統在時刻t的狀態只與時刻t-1處的狀態相關；（也稱爲無後效性） 狀態轉移概率與時間無關；（也稱爲齊次性或時齊性） 第一條具體可以用如下公式表示： P(qt=Sj|qt-1=Si,qt-2=Sk
2019-04-12 10:32:40
原创 高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
參見https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/59613054 個人理解上，兩處錯誤修正 (2)式改成 p(z)=p(z1)p(z2)...p(zK)= (5)式第二個等
2019-04-11 10:11:41
原创 語音識別領域近30年經典論文合集
具體參見https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
2019-04-11 10:11:30
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原创 語音中的響度，音調與音色的決定因素
目錄 一、先驗知識 1. 基波與諧波 2. 基音與泛音 二、圖解泛音的形成原理 生動形象的視頻介紹 三、圖解泛音決定音色 寫在前面 響度由聲源的振幅決定 音調由基波的頻率決定 音色由泛音決定 一、先驗知識 1. 基波與諧波 基
2019-04-10 19:11:37
原创 拉普拉斯金字塔分解及圖像融合
轉載自：https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/80630927 目錄 一、高斯金字塔和下采樣 二、圖像上採樣還原圖像缺陷 三、拉普拉斯金字塔引入 四、利用拉普拉斯金字塔無損重
2019-04-09 09:55:52
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原创 ECG，脈搏波，心率，血壓
目錄 ECG（心電圖） 脈搏波 血壓 心率 關係 ECG（心電圖） ECG，是electrocardiogram的縮寫。就是我們平時常見的心電圖。典型的心電信號由P波，QRS波，T波等一系列特徵波組成，它們以及一些特徵段（QRS間期，ST
2019-04-06 13:49:56
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