鸟类物种识别传统上依赖人工进行，然而，随着观测数据量的急剧增长，这种人工识别方法变得重复且耗时。本项目旨在利用语音识别技术，开发一套自动化的鸟类鸣叫声识别系统，辅助人们学习通过鸟鸣声识别鸟类物种。系统采用十阶LMS自适应滤波器去除不同环境噪声下采集到的鸟类鸣叫信号中的噪声，并利用MATLAB实现了十阶LMS自适应滤波器的设计，对比分析了五种不同LMS算法的性能和特性。最终，利用去噪后的鸟鸣信号与数

在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape(形状？...

一、简介本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。1 系统原理a.声纹识别    这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。b.梅尔频率倒谱系数(MFCC)梅尔频率倒谱系数...

在众多数据驱动的领域，如机器学习、信号处理等，高质量的数据对于模型的训练和性能提升至关重要。然而，实际应用中常常面临数据稀缺、数据不平衡等问题。生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）作为一种强大的生成模型，能够通过对抗训练机制学习数据的分布，并生成与真实数据相似的样本。1D - GAN 则专注于一维数据的生成，在时间序列数据生成、音频处理等方面具有广

在时间序列预测领域，准确预测对于许多领域的决策制定至关重要，如金融市场分析、能源需求预测和气象预报等。单一的预测模型往往在处理复杂时间序列时存在局限性。为了克服这些不足，将不同的方法进行融合成为一种趋势。本文聚焦于结合自回归积分滑动平均（ARIMA）、麻雀搜索算法（SSA）优化的长短期记忆神经网络（LSTM），即 ARIMA - SSA - LSTM 模型，旨在提升时间序列预测的精度和稳定性。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇本文深入探讨了多智能体系统中点对点转换的分布式模型预测控制(DMPC)方法。传统MPC方法面临着计算量大、通信需求高以及对中央控制器依赖性强等挑战，而DMPC方法则通过将控制问题分解为多个

风电作为可再生能源的重要组成部分，在全球能源结构中的占比日益增加。然而，风电功率的随机性和波动性给电力系统的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测对于电力系统的经济调度、备用容量规划以及提高风电消纳能力至关重要。现有的风电功率预测方法在处理多变量输入和超前多步预测时存在一定局限性，本文提出基于 CPO - CNN - GRU - Attention 的模型，旨在提升预测精度。

二、基于 AIC 的三变量最优 Copula 函数选择三、三变量联合概率计算四、应用场景与注意事项。

随着电力市场的多层次化发展，现货电能量市场与调频辅助服务市场的协同运营成为优化资源配置的关键方向。储能凭借其快速响应、灵活调节的特性，在两个市场中均具备显著参与优势。然而，电能量市场的价格波动与调频服务的调用随机性存在强耦合关系，单一市场的决策难以实现收益最大化。因此，构建 “市场报价 - 运行优化” 的双层交易决策模型，成为储能在现货电能量 - 调频辅助服务市场中实现高效参与的核心课题。一、市场

本文针对单级式高效率光伏微逆并网系统，聚焦双有源桥（Dual Active Bridge, DAB）拓扑结构的微逆变器，基于Plecs仿真平台完成全流程仿真复现。核心目标是复现单级式DAB微逆变器的高效能量转换、光伏并网控制及零电压开关（ZVS）实现过程，验证系统在不同工况下的效率、电能质量及动态响应性能，确保仿真模型可直接复用、参数可调整，满足IEEE 1547并网标准要求，为后续硬件开发提供高