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研究了在数据缺失机制不明确时如何估计随机变量Y的分布函数FY(y),该问题不同于可以用参数模型刻画数据缺失机制时的情形,考虑到此时可能出现不可识别现象,获取一些辅助信息是必要的.借助一个可以完全观察到的随机变量X提供必须的辅助信息,构造了随机变量Y的分布函数Fy(y)的估计量,并研究了它的大样本性质. 相似文献
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为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。 相似文献
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随机事件的独立性、随机变量的独立性是概率统计中的重要概念,不少学者都在这方面有所讨论.本文作者讨论了三维连续型随机变量(X,Y,Z)中三个分量X,Y,Z的相互独立性、条件独立性,得到三个引理.利用条件期望及三个引理作者给出了三变量相互独立的两个充要条件. 相似文献
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