隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法的改进

本文提出了一种改进的稳马尔可夫模型（ＨＭＭ）参数迭代算法，该算法克服了传统算法的缺点，提高了ＨＭＭ参数系统的分辨率，把它用于语音识别，可以有效地提高语音识别率。

连续型隐马尔可夫模型(HMM)参数与语音识别

提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的概率密度函数，并导出了一系列的参数寻优迭代公式，与常用的概率密度函数相比，它的运算量较小，且不易产生计算时的上溢与下溢问题，把它用于ＨＭＭ语音识别，效果较好．

选频网络的品质因数分析

在很多电学书本中,品质因数的概念都不太明确,容易引起误解。品质因数在选频网络中,标志着选频的质量,是个很重要的参数。本文分析了一些常见电路的品质因数及其计算方法,并得出了实际电感、电容并联网络品质因数的精确结果。

连续型隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法

本文提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的密度函数，并导出了一系列的参数寻优迭代公式，与常用的概率密度函数相比，它的运算量较小，且不易产生计算时的上溢和下溢问题，把它用于ＨＭＭ语音识别，效果较好。

拉普拉斯算子在电子学中的应用

本文运用拉普拉斯算子来解决电学中的一些问题,当电信号进入某个电路网络时,输出信号的变化特征,及其数学表达式或数学模型。

隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代与语音识别

本文分析了隐尔可夫模型(HMM)的参数迭代与语音识别问题,导出了一系列的参数寻优迭代公式,利用这组迭代公式,不易产生计算时的上溢与下溢,有效地提高了HMM语音识别系统的识别率与可靠。

选频网络的品质因数

品质因数的值在选频网络中标志着选频的质量,是一个重要的多数。串联LC、并联LC回路的品质因数在各类书中的近似求法容易引起误解,其结果也是不严格的。本文分析了它们的求法,特别是并联LC网路,在参考文献[1]的基础上,得出了更为精简的结果,以及由此得到了若干推论。

森林资源保护管理利用的林业调查规划设计探讨

林业调查规划设计工作通常与森林资源保护的整体水平息息相关。不仅具有理论意义,还具有实践的意义,但就现实层面来讲,对林业调查规划设计工作进行综合性分析发现,在工作当中还是存在着一些问题,例如资金不足、工作方式较为落后、工作人员变动大等,导致具体实施的效果并不理想,对此为了能够促进我国林业的发展,更好地保护森林资源,使其能够获得更高的收益,需要对林业调查规划工作进行全面的优化。

LPC误差传输函数的倒谱特征

本文从语音信号的线性预测码模型出发,分析了其误差传输函数方程的根与其系数之间的关系,得到了线性预测系数与根幂和之间的关系式,从而得到了误差传输函数的倒谱系数的递推公式。

关于算子方程AX+XA~*=A~*X+XA=I的求解问题

关于方程AX＋XA*＝A*X＋XA＝I……（1）．本文利用谱积分的方法求解。主要结果：有ImA与（ReA－iI）（ReA＋iI）(-1)可交换Oδ（ReA）．则方程（1）有解；若A为正常算子．Oδ（ReA），则方程（1）有解：反之．若Oδ（ReA），方程（1）有唯一解．则A必为正常算子。其中ReA，ImA分别表示A的实部和虚部。δ（ReA）为ReA的谱集。