短时专题

基于支持向量回归和LSTM的短时交通流预测

基于支持向量回归和LSTM的短时交 1.1 前言在深度学习火之前，学术界更多是采用机器学习的方法，而其中支持向量机就是最热门一个方法，这篇文档基于支持向量回归和LSTM两种模型进行短时交通流预测。本文所采用的数据是2016年10月长沙市芙蓉路/人民路北向南方向的交通流数据，数据采用5min内通过数据采集点的车辆数的统计值，10月15日和16日共576个数据点，其中15日为星期六，16日为

STFT (短时傅立叶变换)

短时傅立叶变换 (STFT) 详细介绍 1. 基本概念傅立叶变换（Fourier Transform）用于将一个信号从时间域转换到频率域，然而它假设信号是平稳的，这意味着信号的频率成分在整个时间上是不变的。对于非平稳信号，傅立叶变换无法提供信号随时间变化的频率信息。短时傅立叶变换通过将信号分割成多个短的、重叠的时间窗口，每个窗口内的信号近似为平稳的，然后对每个窗口分别进行傅立叶变换，从而

非平稳信号的傅里叶变换与短时傅里叶变换

一、仿真一个非平稳的时间序列。 N = 10000;t = 0:N-1;z1 = 4.2*sin(2*pi/20.*t+5);z2 = 2.2*sin(2*pi/100.*(1+0.001*t).*t+8);w1 = randn(length(t),1)';y=z1+z2+w1;figure;plot(y,'LineWidth',1.5);grid on;ylabel('Signa

语音知识回顾和总结---短时频域性质

从上次的短时时域性质，隔了很长时间才开始进行这个。这个频域写完，后面的安排就是首先就是语音的特征，然后把VQ,DTW,HMM,GMM和语音识别系统的一些东西写下。希望这个系列可以丰富点。由于最近在看信息检索，大数据的一些东西，总是感觉自己学的是不是太广了，所以有时候停下来要不断的去思考自己所走的路，所学的东西。前几天，在qq空间看到一个工作2年的人说没有了目标，学会了安逸。也许就是没有

【MATLAB源码-第23期】基于matlab的短时傅里叶STFT信号变换仿真，得到信号的时频曲线图。

1、算法描述短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是傅里叶变换的一种扩展，用于分析信号在时域和频域上的变化。描述如下： 1. **时域与频域分析**： - 信号通常以时域的形式表示，即信号随着时间的变化。傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，揭示信号在不同频率上的成分。 2. **窗函数**： - STFT 引入了一个称为窗函数的概念

杂项：闲置手机改摩托车车机导航，支持短时停车休眠，长时停车断电，点火开机(大屏平板也可参照此方案用于汽车)

闲置手机改摩托车车机导航，支持短时停车休眠，长时停车断电，点火开机(大屏平板也可参照此方案用于汽车)。本文以安卓11为例，必须解锁bootload，且刷入第三方recovery。 root 这里使用面具（magisk）作为root示例方案。各大应用商店均可下载。获取手机boot镜像（boot.img），从升级包中提取出来。记住保存的地址，等一会能用到。使

【短时交通流量预测】基于小波神经网络WNN

课题名称：基于小波神经网络的短时交通流量预测版本时间：2023-04-27 代码获取方式：QQ：491052175 或者私聊博主获取模型简介：城市交通路网中交通路段上某时刻的交通流量与本路段前几个时段的交通流量有关，并且交通流量具有24小时内准周期的特性。首先采集4 天的交通流量数据，每隔15 分钟记录一次该段时间内的交通流量，一共记录384个时间点的数据。用3天共288 个交

【短时交通流量预测】基于GRNN神经网络

课题名称：基于GRNN神经网络的短时交通流量预测版本时间：2023-04-27 代码获取方式：QQ：491052175 或者私聊博主获取模型简介：城市交通路网中交通路段上某时刻的交通流量与本路段前几个时段的交通流量有关，并且交通流量具有24小时内准周期的特性。首先采集4 天的交通流量数据，每隔15 分钟记录一次该段时间内的交通流量，一共记录384个时间点的数据。用3天共288 个交

MATLAB环境下基于短时傅里叶变换和Rényi熵的脑电信号和语音信号分析

傅里叶变换是不能很好的反映信号在时域的某一个局部范围的频谱特点的，这一点很可惜。因为在许多实际工程中，人们对信号在局部区域的特征是比较关心的，这些特征包含着十分有用的信息。这类信号因为在时域(或者是空间域)上具有突变的非稳定性和特点，他们的频谱均匀地分布在整个信号的频率轴上，用傅里叶变换的形式进行分析往往并没有那么高效。为此对这类信号必须考虑采用其他的方法，通常的解决办法就是引入一个局部的频率"参

ScaleGestureDetector 在两指距离较短时，不能缩放

来源 ScaleGestureDetector 在两指距离较短时，不能缩放一、问题分析调试了发现，当手指距离很短的时候detector.getScaleFactor() 等于 1，基本不动，那肯定不会缩放了。没办法只能去到 ScaleGestureDetector 的源码，发现如果要回调 onScale(ScaleGestureDetector detector) ，则它的条件如下：

Android: alarm定时很短时，比如500ms，测试执行mPowerManager.forceSuspend()后，系统不会suspend

参考文档： https://blog.csdn.net/weixin_35691921/article/details/124961404 Android: alarm定时很短时，比如500ms，然后执行mPowerManager.forceSuspend()后，系统不会suspend，原因分析： static int alarmtimer_suspend(struct device *dev

短时暴涨至5100美元，BTC创6个月来单日最高涨幅，市场是否迎来大反转？

从历史行情来看，BTC每次产量减半前一年会开启一轮价格上行周期。照此历史行情的演绎，预计在2019年4月底到5月之间，BTC的价格会再度见底开启一波拉升。文 | 杜会堂出品 | 火星财经（ID：hxcj24h）币市大涨 4月2日午间12点30左右，横盘近两周的BTC突然启动，连续突破4300美元、4400美元、4500美元……4800美元等阻力位，价格一度突破5100美元，

短时傅里叶变换编程实现-首尾补零

文章目录傅里叶变换与短时傅里叶变换什么是窗？短时傅里叶变换窗口、步长等参数解析自己动手实现短时傅里叶变换傅里叶变换与短时傅里叶变换在了解短时傅里叶变换之前，首先要知道是什么是傅里叶变换（ fourier transformation，FT），傅里叶变换就是将一个信号分解为不同频率的复指数信号的和，例如我们要对一段钢琴曲进行傅里叶变换，它的结果能够告诉我们这一段时间内按下

Flutter 中文文档：短时 (ephemeral) 和应用 (app) 状态的区别

本文将介绍应用 (app)状态，短时 (ephemeral) 状态, 以及在一个 Flutter 应用中你可以如何应用这两种状态。广义上来讲，一个应用的状态就是当这个应用运行时存在于内存中的所有内容。这包括了应用中用到的资源，所有 Flutter 框架中有关用户界面、动画状态、纹理、字体以及其他等等的变量。这个对于状态广义的定义是有效的，但是它对于构建一个应用来说并不是很有用。首先，你不需

【端点检测】短时能量和过零率双门限语音端点检测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划

语音断点检测（短时改进子带谱熵）

1. 音频分析 1.输出语音的切分时间点信息，时间点用毫秒表示； 2.把语音分割成多个wav文件；端点检测：确定句子的时间起始点和终点，忽略中间少量的非语音帧，用于语音识别。(Speech Endpoint Detection) 熵在信息论中是反映信息度量的一个量。某随机事件的随机性越大，即不确定性越高，则熵值也越大，所以携带的信息量亦越大。本次作业采用谱熵法对语音进行端点检测。

3.语音增强短时谱估计算法——功率谱减法

谱减法有两种实现方法：幅度谱减法与功率谱减法，在该专栏之前的文章中，已经介绍了幅度谱减法的原理，本篇文章将针对于功率谱减法进行介绍（使用的参数与幅度谱减法的参数意义一致）。假设语音信号与噪声信号不想管，带噪语音信号的功率谱如下：由于噪声平稳，假设发声前与发生期间的噪声功率谱相同，可利用

交通物流模型 | 基于时空注意力融合网络的城市轨道交通假期短时客流预测

短时轨道交通客流预测对于交通运营管理非常重要。新兴的深度学习模型有效提高了预测精度。然而，大部分现有模型主要针对常规工作日或周末客流进行预测。由于假期客流的突发性和无规律性，仅有一小部分研究专注于假期客流预测。为此，本文提出一个全新的时空注意力融合网络（STAFN）用于城市轨道交通假期短时客流预测。具体而言，该模型由多图注意力网络（MGATN），卷积注意力模块（Conv-Attn）以及特征融合

交通物流模型 | 基于时空注意力融合网络的城市轨道交通假期短时客流预测

短时轨道交通客流预测对于交通运营管理非常重要。新兴的深度学习模型有效提高了预测精度。然而，大部分现有模型主要针对常规工作日或周末客流进行预测。由于假期客流的突发性和无规律性，仅有一小部分研究专注于假期客流预测。为此，本文提出一个全新的时空注意力融合网络（STAFN）用于城市轨道交通假期短时客流预测。具体而言，该模型由多图注意力网络（MGATN），卷积注意力模块（Conv-Attn）以及特征融合