客观度量

这个Matlab函数集合计算出一系列客观的语音质量度量，重点在于不同版本的SNR（语音能量与非语音能量比率）。主要包括NIST STNR（参见http://labrosa.ee.columbia.edu/~dpwe/tmp/nist/doc/stnr.txt）、WADA SNR（参见http://www.cs.cmu.edu/~robust/Papers/KimSternIS08.pdf）、BSS_EVAL（参见http://bass-db.gforge.inria.fr/bss_eval/）和PESQ（参见https://en.wikipedia.org/wiki/PESQ）。此外，SNR_

StSD度量的简化版本考虑了不对称的结构失真和模糊，专注于提供对立体视频失真的可感知度量。这是基于Varuna De Silva、Hemantha Kodikararachchi和Ahmet Kondoz在IEEE图像处理期刊上发表的研究成果。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

该工具可生成复杂度度量。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

决策树的构建过程中，属性选择至关重要。信息增益和Gini系数是两种常用的属性选择指标。信息增益，作为决策树常用的分支准则，通过计算属性划分前后信息熵的变化，选择信息增益最大的属性进行节点划分。Gini系数则用于度量数据集的纯度，其值越小，数据集纯度越高。

现实世界的客观事物，转化成数据库的抽象过程，你懂的，就是将概念模型通过数据库管理系统(DBMS)实现的过程。数据库本质上是把现实世界的信息转化成计算机可以理解的形式。嗯，数据模型就是这个过程中关键的一部分，它决定了如何组织、管理数据。对于前端开发者来说，理解这些概念模型也有蛮大的用处，尤其是涉及到数据展示和时。 举个例子，假设你在开发一个用户管理系统，会用到数据库的实体-关系模型（ER 模型）来设计用户、角色和权限之间的关系。这时候，理解概念模型可以你更好地在数据库和前端之间建立连接。你了解这些背后的原理，开发起来也会更顺手。 如果你还不熟悉数据库的概念模型，建议你看看相关资源，像是数据库概念

2013年考研思想政治理论客观题备考指南