【摘 要】
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为了提高大提琴音乐信号检测和识别能力,提出基于频谱分解的大提琴音乐信号识别方法。构建大提琴音乐信号频谱特征分解和检测模型,结合大提琴音乐信号频谱分析方法进行信号尺
【基金项目】
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阜阳师范学院2016校级本科教学工程项目(2016JYXM47,2016JYXM48)
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为了提高大提琴音乐信号检测和识别能力,提出基于频谱分解的大提琴音乐信号识别方法。构建大提琴音乐信号频谱特征分解和检测模型,结合大提琴音乐信号频谱分析方法进行信号尺度特征分解,根据模糊信息采样方法进行大提琴音乐信号的输出转换控制。建立大提琴音乐信号的滤波检测模型,采用反馈调制方法进行大提琴音乐信号的输出稳定性特征采样和滤波处理,实现对大提琴音乐信号频谱分解优化,根据频谱分解结果实现对大提琴音乐信号的优化识别。仿真结果表明,采用该方法进行大提琴音乐信号识别的准确概率较高,抗干扰性较强,提高了大提琴音乐信号的输
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