1) multiple window spectrum estimation
多窗谱估计
1.
The coherence is estimated by the multiple window spectrum estimation technique.
鉴于目前采用的基于相关的双端语音检测运算量较大,文中采用基于相干的双端语音检测方法,利用多窗谱估计法估计相干函数。
2) multitapering
多窗
3) multiple window
多窗口
1.
Based on the sharp localization of reassignment and the low variance,high resolution of multiple window,a time-frequency structure analysis method,which analyses the time-frequency structure of nonlinear frequency modulation chirp signals,is proposed.
基于时频重排的高时频聚集性和多窗口分析方法低方差、高分辨率等优点,提出一种基于多窗口时频重排的非线性调频信号时频结构分析方法。
2.
In order to improve the time-frequency resolution and the capability of restraining reassigned fluctuations,a method based on the multiple window time-frequency reassignment has been proposed to analyse the signal’s time-frequency structure.
从提高时频聚集性和抑制重排振荡的角度出发,提出了一种以正交Hermite函数作为窗函数的多窗口时频重排算法。
4) Multiwindow
多窗口
1.
Improvement of OpenGL Multiwindow s Quality;
OpenGL多窗口显示质量的提高
2.
Researches into the costs of clip region for multiwindow system and an optimal algorithm;
多窗口剪切域代价分析及优化算法
3.
Based on the analysis of the characteristic of fingerprint image,a new method of image filter based on multiwindow is given.
在分析指纹纹线特点的基础上 ,提出了基于多窗口的区域方向图滤波法 该方法利用指纹图像的局部区域内纹线方向的一致性和区域间纹线方向的相关性 ,有效地确定了纹线的区域方向 ,解决了单窗口区域方向图法中存在的局部误判问题 ,进而实现了沿指纹纹线方向的滤波 ,提取出了指纹的脊
5) multitaper spectrum method
多窗谱法
1.
A new speech enhancement method based on multitaper spectrum method and wavelet thresholding is proposed so that a noisy speech power spectrum is obtained.
提出了基于多窗谱法和小波阈值法对带噪语音的短时功率谱进行估计的语音增强改进方法。
6) Multi-window
多窗口
1.
Among them, the research focus of this paper includes Terrain Rendering Algorithm (LOD), terrain texture details, multi-window display quality improvement and flight routes setting and et al.
其中,地形渲染算法LOD,地形的细节纹理,多窗口显示质量的提高和飞行航路点的设置等内容是本论文研究的重点。
参考词条
补充资料:参数谱估计量
参数谱估计量
spectral estimator, parametric
参数谱估计量[印ectrai es七n.tor,稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“,ecKa,」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下,函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时,观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator),它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型,即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
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