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隐马尔科夫模型
这是个人整理的隐马尔科夫模型（HMM），其中参照了网上一些博客和相关的文档，非常全面，浅显易懂。适合入门学者和有一定算法经验的人参考。主要可以用于语音识别，推荐系统，姿态重构等等广泛的应用。学习过程中希望读者另外查看相关的资料，例如EM算法，K-Means和高斯混合模型，Viterbi算法等，以加深对HMM方法的理解（个人意见）。
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卷积码编译码
卷积码的编译码，信道为AWGN信道，BPSK调制，码率为1/2，译码为viterbi硬判决，并画出了BER的曲线
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精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践
... .2 HMM的概念 53
3.12 HMM基本算法 54
3.12.1 前向后向算法 55
3.12.2 Viterbi算法 56
3.12.3 Baum-Welch算法 57
3.13 基本HMM模型的C语言实现 58
3.13.1 数据结构 ... 基本工具 59
3.13.3 HMM结构的操作函数 67
3.13.4 前向后向算法 71
3.13.5 Viterbi算法 75
3.13.6 Baum-Welch算法 78
3.13.7 随机数生成函数 81
3.13.8 序列操作函数 ...
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IEEE802.11 a
... -pt FFTs, circular prefix
* Data interleaving
* PLCP preamble (modeled as 2x2 long training sequences)
* Receiver equalization
* Viterbi decoding
* Data rates selectable on-the-fly
* Adaptive modulation demo over dispersive multipath fading channel
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DSP技术的发展与应用 彭启棕
... 的A／E)和D／A转换、信号调理、接口、硬件和软件设计、调试等工程问题。第6章和第7章讨论常用的数字信号处理算法及其DSP实现。第8章以数字振荡器、双音多频(DTMF)电话的编／解码、MP3解码器与Viterbi解码等工程应用为例，讨论设计DSP系统时应该考虑的问题。
《DSP技术的发展与应用》的读者对象是电子信息类专业的研究生和高年级本科生，也可供科学技术界和产业界从事DSP技术研究和开发的科研人员和工程技术人员参考。
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