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线性预测分析与编码(LPC)

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简介：
线性预测分析与编码（LPC）是一种语音信号处理技术，通过建立声源信号的自回归模型来预测并压缩音频数据，广泛应用于通信和多媒体领域。 求出线性预测系数后，分别用白噪声和残差来模拟激励信号，并编码生成语音信号与原始声音进行比较。

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  • 线性预测分析与编码(LPC)
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    线性预测分析与编码（LPC）是一种语音信号处理技术，通过建立声源信号的自回归模型来预测并压缩音频数据，广泛应用于通信和多媒体领域。 求出线性预测系数后，分别用白噪声和残差来模拟激励信号，并编码生成语音信号与原始声音进行比较。
     
  • LPCM MATLAB代码 - LPC 合成：利用MATLAB中的线性预测编码进行语音分析与合成
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    本项目提供一套基于MATLAB的LPCM工具包，用于实现语音信号的线性预测编码（LPC）分析及合成。通过此代码可以深入理解并应用LPC技术于语音处理领域。 在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成。该项目还包括一个简单的基于LPC功能的语音识别脚本。 以下是项目中的关键函数： - LPCSR_AddOverlap.m：组合综合输出帧。 - LPCSR_Analysis.m：根据输入音频帧估计LPC参数，类似于“发送器”的角色。 - LPCSR_Autocorr.m：用于估计音高，并确定当前处理的是浊音还是清音的帧。 - LPCSR_DecodeParams.m：将线谱对（LSP）参数转换为LPC系数形式。 - LPCSR_EncodeParams.m：执行相反操作，即从LPC系数中提取出LSP格式的表示方式。 - LPCSR_ExampleRecognition.m脚本：基于输入音频文件进行简单的语音识别示例分析。 - LPCSR_ExampleSynthesis.m脚本：展示如何使用LPC分析来重新合成一个给定的输入音频文件。 - LPCSR_Excite.m函数：根据音高和浊/清音信息生成激励信号帧。 此外，还有一个名为LPCSR_LoopWrapper.m的辅助函数用于处理迭代过程中的记录保持。
     
  • 线性预测编码方法
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    线性预测编码（LPC）是一种语音信号处理技术，通过预测语音信号的未来样值来压缩数据并保留语音的关键特征。这种方法在音频编码和通信中广泛应用，能够有效降低传输带宽需求同时保持良好的音质。 线性预测编码的MATLAB实现是一个很好的学习例子。
     
  • 线性回归预测分析.zip
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    本资源包含用于执行线性回归预测分析的代码和数据集，适用于初学者了解如何通过Python等工具建立简单的预测模型。 训练结果数集（pdf）与源代码。通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。提交要求：1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式）。2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式）。
     
  • Matlab中的线性预测编码
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    线性预测编码（LPC）是一种信号处理技术，在Matlab中实现用于语音压缩和合成。通过预测声音信号的未来样本值来减少数据量，提高通信效率。 线性预测编码 基于Matlab实现，亲测可用，欢迎下载。
     
  • 线性预测编码(LPCC)源代码
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    本项目提供了一套实现线性预测编码（LPCC）算法的源代码，适用于音频信号处理和语音识别等领域。 LPC编码源代码是线性预测编码的一种实现方式，用于完成压缩解压的过程。
     
  • MATLAB中的图像线性预测编码
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现图像线性预测编码技术，包括理论基础、算法流程及具体代码示例。适合研究与学习使用。 帧内DPCM的编解码方法包括预测与量化过程及其压缩性能分析。一维前值预测DPCM采用预测系数 (1,0,0,0) 进行编码和解码程序设计，而二维前值预测则使用了预测系数 (1/2, 1/4, 0, 1/4) 来进行编解码操作。实验中采用了具有15个量化等级的主观量化器，并且其量化电平设置为(0, ±5, ±7, ±10, ±17, ±28, ±39, ±52, ±67)。
     
  • 基于ZF预编码的性能分析_ZF预编码_ZF编码
    优质
    简介：本文探讨了基于ZF（零强迫）预编码技术在无线通信系统中的应用与性能评估。通过理论分析和仿真测试，详细阐述了ZF预编码的优势及其在多天线系统中实现高效数据传输的能力。 绘制不同准则下基于ZF预编码性能的误码率与信噪比曲线。
     
  • 房价预测-基于线性回归的源码分析
    优质
    本项目通过Python实现基于线性回归算法的房价预测模型，并对相关源代码进行详细解析，旨在帮助理解机器学习在房地产数据分析中的应用。 该项目的目标是使用波士顿住房数据集来预测房屋价格，并确定影响房价的关键因素。
     
  • 线性预测分析的MATLAB实战技巧
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行线性预测分析，涵盖多项实用案例和技术细节，帮助读者掌握这一领域的核心技能。 该程序能够实现连续语音信号的线性预测分析，包括求解线性预测系数LPC及其衍生参数，并利用这些参数进行相关语音信号处理，指明其用途，最后通过编写程序来实现上述功能。