高校学术不端论文查重检测系统多语种、图文、抄袭查重系统
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摘要：本文引入了Volterra级数，提出了具有显式结构的隐相空间混沌声音信号非线性预测模型。为了克服最小均方误差算法，本文基于二阶Volterra模型（SOVF）引入了耗散均匀搜索粒子群优化算法（DiscsipativeUniclemParticalSwarm），以克服Voltera模型系数更新时固有的缺点。DUPSO）隐含地包含在时间序列模型的解法过程中的相空间重构过程，以提高相空间重构的质量，以避免传统方法中的相空间重构过程，构建隐藏相空间DPSO-SIOVF语音预测模型，并求解模型核系数。有时可以确定最佳的嵌入维度和延迟时间。为了减少模型的复杂度，在误差允许范围内对Volterra模型进行关键项目的提取，减少核参数的个数，构建了少数参数的DPSO-POOVF声音预测模型。这里，将英语音素、单词、短语作为实验样本数据，其模拟结果是，在中国感知网络论文的入口，隐藏空间RPSOVF模型可以精确计算相位空间重构核心参数，DUPSO-SOVF语音预测模型和DUPSO-PPSOVF语音预测测量模型都对单帧和多帧声音信号具有优秀的预测精度，比PSO-SIOVF和LMS-SIOVF声音预测模型都优秀。并且，能够很好地反映声音序列的变化趋势和规律，完全满足声音预测的要求，所提出的模型能够为声音信号的重构和压缩编码开辟新的道路。
