倒指标

Matlab开发-语音的倒谱提升。这个练习展示了倒谱提升在光谱平滑中的影响。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度，影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度，影响模型的可解释性和可应用性。

随着数据库管理需求的增加，Oracle实例中定期倒表是一个常见的任务。使用Shell脚本编写自动化脚本来实现这一过程可以显著提高效率和减少人工错误。通过定时任务和适当的备份策略，可以确保数据的完整性和可靠性。

在人类语音中，有两种声音构成我们的单词。这些声音分为浊音和清音。浊音通过喉咙传递，像一个传递函数，例如元音。清音描述语音中的噪声状声音，通过嘴和舌头（而非喉咙）发出，例如“f”音、“s”音和“th”音。通常，倒谱域的处理会提升信号。在举重时，我们分离传递函数和激励信号，传递函数常显示为图表的陡峭斜线。激励信号则表现为周期性峰值，通常出现在3到9毫秒之后。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigint(20) | NULL | 完成操作次数 || CreateNumOps | bigint(20) | NULL | 创建操作次数 || DeleteNumOps | bigint(20) | NULL | 删除操作次数 || GetFileInfoNumOps | bigint(20) | NULL | 获取文件信息操作次数 || RenameNumOps | bigint(20) | NULL | 重命名操作次数 || SendHeartbeatNumOps | bigint(20) | NULL | 发送心跳操作次数 || AddBlockAvgTime | double | NULL | 添加块平均时间 || BlockReceivedAndDeletedAvgTime | double | NULL | 接收并删除块平均时间 || CompleteAvgTime | double | NULL | 完成平均时间 || CreateAvgTime | double | NULL | 创建平均时间 || DeleteAvgTime | double | NULL | 删除平均时间 || GetFileInfoAvgTime | double | NULL | 获取文件信息平均时间 || RenameAvgTime | double | NULL | 重命名平均时间 || SendHeartbeatAvgTime | double | NULL | 发送心跳平均时间 |

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。

本练习展示了倒谱提升器在语音信号频谱平滑中的应用。通过计算窗口加权的实际倒谱并保存对数幅度谱，随后使用低频率提升器来有效平滑频谱，截止频率从20Hz逐步增至100Hz，步长为20Hz。详细操作指南请参阅“3.14Cepstral Liftering.pdf”。

各模块设定统计指标，便于数据分析 基于数据分析优化产品 追踪用户行为，分析网站轨迹 重点关注异常数据，探究原因 简化数据维度，明确数据变化原因 报表格式灵活（日报/周报/月报等）