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ANN_lpc

于 2011-10-12 发布文件大小:1KB

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代码说明：

从语音中提取出的LPC参数，并用人工神经网络进行语音识别(Extracted from the voice of the LPC parameters and artificial neural networks for speech recognition)

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function [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = CountingNextStepVehicleState(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,TakenMat, TakenCarIDMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModelFlag) 计算下一时刻的元胞空间状态获取当前时刻元胞空间中的车辆信息， [VehicleInCellSpaceMat]=GetVehicleInCellSpace(CellSpace_current,TakenMat,TakenCarIDMat) if isempty(VehicleInCellSpaceMat) == 1 如果为空 return end 对每个车辆进行遍历，获取每个车辆的数据，以及邻居车辆的数据计算每个车辆的下一时刻状态并更新到下一时刻的元胞空间中 [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = UpdataCellSpaceWithVehicleInfo(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,VehicleInCellSpaceMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModel(function [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = CountingNextStepVehicleState(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,TakenMat, TakenCarIDMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModelFlag) 计算下一时刻的元胞空间状态获取当前时刻元胞空间中的车辆信息， [VehicleInCellSpaceMat]=GetVehicleInCellSpace(CellSpace_current,TakenMat,TakenCarIDMat) if isempty(VehicleInCellSpaceMat) == 1 如果为空 return end 对每个车辆进行遍历，获取每个车辆的数据，以及邻居车辆的数据计算每个车辆的下一时刻状态并更新到下一时刻的元胞空间中 [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = UpdataCellSpaceWithVehicleInfo(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,VehicleInCellSpaceMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModelFlag) )

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he modeling equation of this system is MD2X+bDX+kX = F The transfer function between the displacement X(s) and the input F(s) then becomes X(s) / F(s) = 1 / (Ms2 + bs +k)

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标准单点定位，利用观测文件和导航文件进行标准单点定位(Standard single point positioning, the use of observation and navigation files document standard single point positioning)

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这是HMM模型的matlab编程的使用方法，很全面的，欢迎大家下载。(HMM)

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