脉动声码器用于模拟人工耳蜗处理

CITest是一个基于Matlab的程序，用于控制Advanced Bionics人工耳蜗植入者的心理物理听力实验。它最初是为华盛顿大学的耳蜗植入物心理物理实验室开发的，现在可以通过GitHub存储库获取。 系统要求:* Matlab R2017B (Windows 7/10)* 版本 1.18 的仿生耳朵数据收集系统 (BEDCS) (Advanced Bionics Corporation) 主要功能:* 控制人工耳蜗植入者的电刺激参数。* 收集和分析听力实验数据。* 提供模块化设计，方便研究人员进行自定义实验。

此软件是Douglas R.Campbell的Roomsim工具箱3.3版的精简Python版本，用于生成房间脉冲响应。与Matlab版本相比，假设所有频率的RT60值相同，采样率为16000 Hz。用法简单，支持多源。如果您觉得这段代码有用，请引用以下参考资料。

这里有详细的SQL代码，确保准确无误。代码涵盖了银行账户存款和取款操作，非常实用，希望能为您提供帮助。

这是一个使用matlab二次开发软件模拟的脉动风场谐波合成法程序文件。

介绍了两种不同的人工神经网络（ANN I和ANN II），用于生成髓鞘水成像。提供了用于训练和测试网络的Python（.py）和MATLAB（.m）源代码，以及提交给《Magnetic Resonance in Medicine》的手稿。手稿详细说明了三个网络（ANN I_mwf、ANN I_gmt2和ANN II）的最终参数，适用于3T Trio MRI扫描仪数据。

DIALux可以对建筑室外的人工照明进行实时模拟，并生成计算报表，帮助设计师优化照明设计方案。

使用Matlab开发LPC声码器，即执行语音文件的LPC分析和合成。

在当今的大数据时代，降低特征空间是一项重要且昂贵的任务。传统方法如PCA、LDA、拉普拉斯特征图和扩散图等，现在通过神经网络技术——自动编码器来解决。自动编码器是一种神经网络，通过中间编码层将输入复制到输出层。在这个例子中，使用了单个隐藏层，将92个输入变量的特征空间降至16个。尽管减少了数据，但模型的AUC分数仍接近最佳结果（0.753对0.771）。

声码器代码提取（2013年）这段代码实现多种声码器，通常用于模拟耳蜗植入物用户通过设备听到的声音。最初由Stuart Rosen创建，后来由Bob Carlyon修改并现代化重写，增加了多项功能。本手册适合对声码器工作原理有一定了解的读者。 vocode()函数灵活处理各种参数，调用方式如下：[y, fs]=vocode(x,fs,p)，其中x为单声道信号，fs为采样频率，p为参数结构体。文档详细介绍了设置参数结构p的方法，包括分析和合成过滤器组、信封提取方式、合成载体类型及其结合方式。