一、 简要描述 语音端点检测（VAD）用于判断给定的音频数据是否存在语音，其常用在语音编解码、降噪、增益控制、波束形成以及唤醒识别等算法中。VAD检测给定音频数据含有语音的频率，VAD方法通常包括特征提取和语音、非语音判决两部分，当前使用的语音特征主要有时域和频域两种，时域特征包括能量波动、过零率、最大能量和最小能量等，频域特征主要有基频、频谱组成、频谱质心、谱差、谱密度、谱衰减等。用于VAD判决
# 端点检测及其谱熵法的应用
端点检测（Endpoint Detection）是信号处理中的一个重要任务，特别是在语音识别和音频分析等领域。它的目标是准确地确定信号的开始和结束位置。本文将介绍一种基于谱熵法的端点检测方法，并用 Python 代码示例演示其具体应用。
## 什么是谱熵？
谱熵是用于衡量信号的复杂性和规律性的一种指标。谱熵是基于信号的频谱信息计算的，常用于语音信号的自适应分析。
采用双门限法的思路： 首先通过噪声段（随机性大，混乱度高）的谱熵大于语音段，区分出语音的浊音与噪声，保留浊音，另一部分主要是发音起始和终止时的清音阶段与噪声，再由清音的短时过零率低于噪声段，将清音与噪声分离，保留清音，由此就得到了完整的语音段，实现了语音段的端点检测，可以自动去除噪声段。谱熵定义：按照矩阵运算的思路编辑程序：先计算分帧矩阵的fft结果，转为dB单位（实验测试了使用dB作为单位效果明
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2024-05-15 19:00:05
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刚开始学习最大熵模型的时候，自以为书中的推导都看明白了。等到自己实现时才发现问题多多。因此，这篇博客将把重点放在python程序的解读上，为什么说是解读呢，因为这个程序不是我写的（轻点喷~~），这个程序参考了网上的一篇博客，地址：。在此，对他的贡献表示诚挚的谢意。 进入正题，假设我们有一颗六面骰子，如何求出骰子投出“1”的概率?在没有其他条件的情况下，我们很自然地会让骰子每个面出现的概率均等，从
总体介绍 为了加深对gps软件接收机的理解，首先阅读了基于matlab语言编写的gps软件接收机程序，最近接触到了python语言，所以现在拟用python语言复现一部分，同时在这里记录自己的学习过程，目前实现了从文件中读取数据、ca码生成，以及捕获方法的实现，接下来主要介绍这三方面的内容。由于是python语言初学者，所以代码风格这方面还有很多欠缺。settings到sel
目录一、概念二、基于python的熵权法2.1步骤 mapminmax介绍2.2例题 整体代码三、基于MATLAB的熵权法3.1例题2.2 某点最优型指标处理整体代码 一、概念1.1相关概念熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般
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2023-10-12 17:22:40
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补一下上次文章的坑,有关标准化和归一化的问题.标准化:(X-E(x))/D(x) 归一化: (X-min)/(max-min)两个的具体差别我的感受不是特别深刻,用的比较多的是归一化.from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mm = MinMaxScaler()
mm_data = mm.fit_transform(X)
origin_data
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2023-09-05 08:09:37
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文章目录基于Python的数学建模基本原理熵值法步骤Python代码实现 基于Python的数学建模Github仓库：Mathematical-modeling
基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。不确定性越大，熵就越大，包含的信息量越大；不确定性越小，熵就越小，包含的信息量就越小。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指
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2023-08-26 23:06:03
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熵值法综合评价分析流程一、案例背景当前有一份数据，是各品牌车各个维度的得分情况，现在想要使用熵值法进行综合评价，得到各品牌车的综合得分，从而进行车型优劣对比，为消费者提供购车依据。数据如下（数据虚构，无实际意义）：二、数据处理使用熵值法进行分析，需要对数据进行处理，包括数据方向处理和数据量纲处理。（1）方向处理当数据方向不一致时，需要进行方向处理，消除数据方向不同的影响。数据按照方向不同，可分为正
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2023-08-07 22:00:57
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背景在进行一些综合评估类项目时，需要给一些指标确定一个合理的权重，用来计算综合得分，这种综合评估类项目在实际的业务中有很多应用，比如：学生奖学金评定方法、广告效果综合评估、电视节目满意度综合评估、用户满意度综合评估等。计算权重的方法比较多，下面主要介绍利用熵值法来确定确定。一些名词解释个案 一个个案，一条记录，也就是一个样本，在矩阵里面就是一行数据，不同地方叫法不一样属性 属性就是样本所拥有的特性
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2023-08-10 11:39:12
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前记只接触很少信号处理的问题，该篇是查阅资料总结的，先对概念等内容进行介绍，最后附matlab的功率谱代码。看了很多资料，没有说明白为啥可以有这么多种方法计算，也不清楚具体这种方法计算出来的是否正确，就写了一篇总结篇总结一下。功率谱与频谱在计算上的区别功率谱：信号在自相关后FFT频谱：信号直接FFT能量信号和功率信号的介绍二者的定义：能量信号：又称能量有限信号，是指在所有时间上总能量不为零且有限的
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2023-12-18 14:11:48
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功率谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题，涉及的问题很多。在这里，结合matlab，我做一个粗略介绍。功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法。经典谱估计中最简单的就是周期图法，又分为直接法与间接法。直接法先取N点数据的傅里叶变换（即频谱），然后取频谱与其共轭的乘积，就得到功率谱的估计；间接法先计算N点样本数据的自相关函数，然后取自相关函数的傅里叶变换，即得到功率谱的估计.都可以编程实
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2023-12-18 07:29:37
227阅读
# 熵权法的应用及Python实现
## 引言
熵权法（Entropy Weight Method）是一种多指标综合评价方法，它可以用于确定多个指标的权重。在决策分析、风险评估、绩效评估等领域中具有重要的应用价值。本文将介绍熵权法的原理，并使用Python实现该方法，以便读者可以在实践中灵活应用。
## 熵权法的原理
熵权法是基于信息熵理论的一种权重计算方法。信息熵是衡量信息量的不确定性的
原创
2023-09-07 06:03:47
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# Python 熵权法实现指南
熵权法是一种基于信息熵的权重分配方法，常被用在多指标决策分析中。作为入门学习者，你可能会发现这个主题稍显复杂，因此我将为你详细讲解实现流程以及相应的代码示例，让你可以一步步掌握熵权法的实现。
## 流程概述
在使用熵权法之前，首先需要清楚整个流程。以下是熵权法的步骤概览，帮助你在每个阶段明确任务。
| 步骤序号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-08-09 10:38:09
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# 使用熵权法进行多指标决策的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用熵权法（Entropy Weight Method）来进行多指标决策的实现。首先，让我们来了解一下整个流程。
## 流程概述
使用熵权法进行多指标决策的流程如下：
1. 收集指标数据
2. 标准化指标数据
3. 计算每个指标的熵值
4. 计算每个指标的权重
5. 对指标进行加权求和，得出最终得分
下面，
原创
2023-07-16 14:59:30
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决策树是一个简单易用的机器学习算法，具有很好的实用性。在风险评估、数据分类、专家系统中都能见到决策树的身影。决策树其实是一系列的if-then规则的集合，它有可读性良好，分类速度快等优点。下面是用C4.5算法生成的决策树(未进行剪枝)，训练数据集：irisTrain.txt ，测试数据集：irisTest.txt 。全部数据集和代码下载地址：Codes & datasets 。#-*- c
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2024-04-30 02:32:26
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# Python熵权法实现流程
## 概述
在数据分析和决策过程中，我们常常需要对多个指标进行综合评价，以便得到更全面、客观的结果。熵权法是一种常用的指标权重确定方法，通过计算指标的熵值和权重，可以得出各指标的相对重要性。本文将介绍如何使用Python实现熵权法。
## 流程图
```
graph LR
A[收集数据] --> B[计算每个指标的熵值]
B --> C[计算信息
原创
2024-01-21 10:42:33
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目录问题提出一、熵权法1.1 信息量与信息熵1.2 信息量与信息熵的计算1.3 熵权法的计算二、使用Excel计算指标权重2.1 数据归一化2.2 计算各记录信息熵三、使用Python计算指标权重3.1 读取Excel文件3.2 归一化化数据3.3 计算每条记录的信息熵3.4 计算各指标的权重3.5 计算每条记录最终得分3.6 保存文件 问题提出善始者繁多，克终者盖寡。在学习的过程中遇到了这么一个
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2024-06-20 10:29:36
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一、模型介绍熵权法是一种通过对已知数据的处理,从而获得影响因子权重的方法,其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。熵权法的优点在于其根据各项指标指标值的变异程度来确定指标权数的，是一种客观赋权法，避免了人为因素带来的偏差。相对那些主观赋值法，精度较高客观性更强，能够更好的解释所得到的结果。熵权法的缺点在于忽略了指标本身重要程度，有时确定的权重会与预期的结果相差甚远，同时熵值法不能减少评价指
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2023-08-10 11:38:58
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熵值法&熵权法-python实现 文章目录熵值法&熵权法-python实现先说区别基本原理基本步骤总结最大熵原理基础代码 先说区别一开始迷惑的不行以为是两个东西，结果比照很多资料发现这好像就是同一个玩意，没懂当初翻译的搞两个名字干嘛，捂脸。基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。一般来说，信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小，信息的效用值越大；信息量越小，不确定性越大，熵也
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2023-11-17 22:26:47
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