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数字信号处理 數位信號處理的發展
離散傅立葉變換（Discrete Fourier Transform, DFT）是這一時期的重要工具，用於將時域訊號轉換到頻域進行分析。然而，DFT的計算複雜度為 O(N²)，對於大型數據集而言計算成本過高，限制了其實時應用。同時，數位濾波器的概念開始萌芽，包括有限脈衝響應（Finite Impulse Response, FIR）和無限脈衝響應（Infinite Impulse Response, IIR）濾波器，但受限於硬體性能，這些濾波器主要停留在理論研究階段。
快速傅立葉變換的突破
1965年，詹姆斯·庫利（James Cooley）和約翰·圖基（John Tukey）提出的快速傅立葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）演算法，成為DSP發展的里程碑。FFT將DFT的計算複雜度從 O(N²) 降至 O(N log N)，大幅提高了頻譜分析的效率。這一突破使即時訊號處理成為可能，推動了DSP在語音處理、雷達訊號分析和醫療影像重建等領域的應用。例如，FFT被用於分析地震波的頻譜特性，幫助科學家預測地震活動。
硬體革命與應用擴展（1970年代至1980年代）
数字信号处理 數位信號處理的發展
專用DSP晶片的誕生
1970年代，積體電路（Integrated Circuit, IC）技術的進步為DSP提供了硬體基礎。1978年，德州儀器（Texas Instruments）推出了TMS320系列DSP晶片，這是第一款專為訊號處理設計的微處理器。TMS320晶片針對濾波、卷積和傅立葉變換等任務進行優化，內建高效的乘法累加（Multiply-Accumulate, MAC）運算單元，大幅提升了訊號處理的性能。這些晶片的出現降低了DSP應用的成本，使其從軍事和學術領域擴展到消費電子產品。
消費電子與數位音訊
1980年代，DSP技術開始滲透到消費電子領域。1982年，光碟（Compact Disc, CD）技術的推出標誌著數位音訊的普及。CD播放器依賴DSP進行數位音訊的編碼與解碼，通過數位濾波器去除噪聲、校正失真，實現高保真的音質。數位濾波器的設計成為DSP的核心技術，例如FIR濾波器用於精確的頻率響應控制，IIR濾波器則在低計算成本下實現高效濾波。
数字信号处理 數位信號處理的發展
同時，適應性濾波器（Adaptive Filters）的發展為DSP注入了新的活力。適應性濾波器能夠根據輸入訊號的特性動態調整參數，應用於回聲消除、噪聲抑制等場景。例如，最小均方（Least Mean Square, LMS）演算法被廣泛應用於電話系統的回聲消除，通過迭代優化濾波器係數，實現高效的訊號處理。
通訊系統的推動
1980年代，通訊技術的進步進一步加速了DSP的發展。數位調變技術（如頻移鍵控 FSK、相移鍵控 PSK）需要高效的訊號處理來實現調變與解調，DSP晶片在調變解調器（Modem）和早期行動電話（如1G模擬系統）中得到應用。例如，調變解調器利用DSP實現數據的數位編碼與解碼，提升了數據傳輸的可靠性。
錯誤校正編碼（Error Correction Coding）技術的發展也依賴DSP。例如，里德-所羅門碼（Reed-Solomon Code）被用於數位通訊和存儲系統（如CD、DVD），通過DSP實現錯誤檢測與校正，確保數據的完整性。此外，數位訊號處理在衛星通訊和雷達系統中用於訊號增強、干擾抑制等任務。
技術成熟與普及（1990年代至2000年代初）
数字信号处理 數位信號處理的發展
硬體與軟體的進步
1990年代，摩爾定律推動了晶片性能的快速提升。通用微處理器（如Intel Pentium系列）開始具備足夠的運算能力來執行DSP任務，模糊了專用DSP晶片與通用處理器的界限。同時，場可程式化閘陣列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）和應用特定積體電路（Application-Specific Integrated Circuit, ASIC）的出現，為DSP提供了靈活且高效的硬體平台。FPGA的並行計算能力特別適合即時訊號處理任務，如高速通訊和影像處理。
軟體方面，DSP的開發工具也得到了顯著改進。MATLAB等工具提供了強大的訊號處理模擬功能，支援濾波器設計、頻譜分析和系統模擬。C語言和匯編語言的優化編譯器進一步提高了DSP程式碼的執行效率，使開發者能夠快速實現複雜的訊號處理演算法。
通訊與多媒體應用
数字信号处理 數位信號處理的發展
1990年代，數位通訊的快速發展成為DSP應用的主要驅動力。2G行動網路（GSM、CDMA）的推出依賴DSP進行語音壓縮、通道編碼和均衡。例如，GSM系統中的語音編碼採用線性預測編碼（Linear Predictive Coding, LPC），通過DSP實現高效的語音壓縮，降低傳輸頻寬需求。同時，數位訊號處理在數據機和數位電視廣播中實現了更高的數據傳輸速率和訊號品質。
在多媒體領域，DSP技術推動了音訊與影像壓縮的革命。1993年，MP3音訊壓縮格式的標準化依賴DSP技術實現高效的數據壓縮，使音樂數位化成為主流。影像壓縮標準（如JPEG、MPEG）利用DSP進行離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT），實現高效的影像和視訊壓縮，推動了數位相機、DVD和數位電視的普及。例如，MPEG-2標準在數位視訊廣播（DVB）和DVD中廣泛應用，依賴DSP實現即時編解碼。
跨領域應用
数字信号处理 數位信號處理的發展
DSP的應用開始擴展到醫療、工業和汽車領域。在醫療影像中，DSP用於電腦斷層掃描（CT）和核磁共振成像（MRI）的訊號重建，提升影像解析度。在工業控制中，DSP用於感測器數據處理和運動控制，例如在伺服馬達中實現精確的位置控制。在汽車領域，DSP用於車載娛樂系統和引擎管理，提升音訊品質和燃油效率。
現代應用與新興趨勢（2000年代至今）
通訊系統的革命
進入21世紀，DSP技術在通訊系統中的應用達到新高度。5G技術的部署依賴DSP實現高頻寬訊號處理，包括毫米波通訊、波束成形（Beamforming）和大規模多輸入多輸出（Massive MIMO）。例如，波束成形技術利用DSP動態調整天線陣列的相位，實現定向訊號傳輸，提升頻譜效率。數位預失真（Digital Predistortion, DPD）技術用於補償功率放大器的非線性，改善傳輸效率。
数字信号处理 數位信號處理的發展
軟體定義無線電（Software-Defined Radio, SDR）是DSP的另一重要應用。SDR通過軟體實現無線電功能的動態調整，支援多頻段和多協議操作，廣泛應用於無線通訊、衛星通訊和軍事通訊。未來6G技術將進一步要求DSP在太赫茲頻段實現超低延遲處理，支援全息通訊和超高頻寬應用。
音訊與影像處理
在音訊處理方面，DSP技術支撐了現代語音助手（如Siri、Alexa）的發展。語音增強、噪聲抑制和關鍵詞檢測等功能依賴DSP實現高效的訊號處理。空間音訊（Spatial Audio）技術利用DSP模擬3D音效，提升虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）的沉浸感。例如，蘋果的AirPods Pro使用DSP實現適應性音訊處理，根據環境動態調整音效。
在影像處理方面，DSP在視訊編解碼（如H.264、H.265）中實現高效壓縮，支援4K/8K視訊串流。機器視覺系統利用DSP進行即時影像處理，應用於自動駕駛、監控系統和工業檢測。例如，在自動駕駛中，DSP用於處理雷達和攝影機數據，實現障礙物檢測和路徑規劃。
人工智慧與機器學習
数字信号处理 數位信號處理的發展
DSP技術與人工智慧的結合開闢了新的應用領域。卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）的卷積操作源自DSP的濾波技術，用於圖像識別、語音識別和自然語言處理。神經網路加速器（如Google TPU、NVIDIA GPU）借鑒DSP的並行計算架構，提升AI運算效率。在邊緣計算中，DSP用於預處理感測器數據，降低傳輸負擔。例如，在智慧家居中，DSP對麥克風數據進行關鍵詞檢測，僅將必要數據傳送到雲端。
物聯網與低功耗設計
物聯網（IoT）的快速發展對DSP提出了新需求。物聯網設備（如智慧手錶、環境感測器）產生大量數據，DSP用於數據壓縮、特徵提取和異常檢測。例如，加速度計數據經過DSP處理後，可用於動作識別或健康監測。低功耗DSP晶片（如ARM Cortex-M系列）在物聯網中實現高效訊號處理，滿足電池供電設備的需求。這些晶片採用低精度運算和近似計算技術，在保持性能的同時降低功耗。
醫療與生物訊號處理
数字信号处理 數位信號處理的發展
在醫療領域，DSP技術在生物訊號處理和醫療影像中有廣泛應用。心電圖（ECG）和腦電圖（EEG）利用DSP提取關鍵生物特徵，輔助心臟病和神經疾病的診斷。在醫療影像中，DSP用於訊號重建和噪聲去除，提升CT、MRI和超聲波成像的品質。例如，在超聲波成像中，DSP實現波束成形，提高影像的空間解析度。
汽車與工業應用
在汽車領域，DSP技術用於先進駕駛輔助系統（ADAS）和車載娛樂系統。例如，雷達和攝影機數據的處理依賴DSP實現障礙物檢測和車道保持。在工業領域，DSP用於振動分析、故障診斷和運動控制。例如，在風力發電機中，DSP監測葉片振動，預測機械故障。
技術挑戰與未來展望
儘管DSP技術已高度成熟，但仍面臨多項挑戰：
計算複雜度：高頻寬通訊和AI應用要求DSP在極低延遲下處理大量數據，推動了高效演算法和硬體加速器的需求。新型演算法（如稀疏傅立葉變換）正在研究中，以進一步降低計算成本。
功耗限制：可穿戴設備和物聯網對低功耗DSP的需求日益增加。設計者採用低精度運算、近似計算和異構計算架構（如CPU+GPU+DSP）來平衡性能與功耗。
安全性：在通訊和物聯網中，DSP需要處理加密和解密任務，確保數據安全。例如，量子密碼學的興起可能為DSP帶來新的安全挑戰。
跨領域整合：DSP需要與AI、量子計算和神經形態計算等新興技術整合，實現更高效的訊號處理。
未來，DSP的發展將朝以下方向前進：
量子DSP：量子計算可能實現超高速訊號處理，應用於量子通訊和量子感測。
神經形態計算：模擬人腦處理訊號的方式，神經形態晶片可能為DSP帶來新範式，提升效率和適應性。
6G與太赫茲通訊：DSP將在太赫茲頻段實現超低延遲處理，支援全息通訊和超高頻寬應用。
邊緣計算：隨著邊緣計算的普及，DSP將在本地設備上實現更智能的即時處理，減少對雲端的依賴。
開源生態：開源DSP框架（如Python的SciPy、NumPy、MATLAB）降低了開發門檻，推動了技術的普及和創新。
数字信号处理 数字信号处理系统
完整的数字信号处理系统由七部分组成：信号转换，低通滤波，模数转换(A-D轉換)，数字信号处理，数模转换(D-A轉換)，低通滤波，信号转换。数字信号处理的信号大部分是物理变化信号，如声音、光，它们经信号转换才能变成电信号；这种信号是模拟信号，计算机不能处理，要变成数字信号。模数转换(A-D轉換)速度有限，而且模拟信号可能包含快变成分，所以先要低通滤波，消除没用的快变部分，确保模数(A-D)转换的正确。模拟信号变成数字信号后就可数字信号处理，如通信的编码、调制。对于不可编程的处理器，信号经过电路即可完成处理；对于可编程的处理器，信号经过计算机计算才能完成处理。处理后的数字信号往往要变回物理状态才能使用，如通信的无线电。数字信号经数模转换才能变成连续时间信号，这种信号有很多突变的地方，要低通滤波才会光滑。
若只考虑电信号部分，数字信号处理系统可分为五部分：低通滤波，模数(A-D)转换，数字信号处理，数模(D-A)转换，低通滤波。而不考虑低通滤波，则数字信号处理系统只有三部分：模数(A-D)转换，数字信号处理，数模(D-A)转换。
数字信号处理 数字信号处理系统
真实世界的信号一般是连续的模拟信号，相应的系统为模拟系统。为了在模拟系统中应用数字信号处理，必须在模拟系统和数字系统之间进行转换。通常将模拟系统的输入数字化，即信号采样，将此数字信号作为数字系统的输入。类似的，在数字信号处理的输出端，将输出的数字信号转换为模拟信号即为模拟系统的输出。
对模拟信号的采样必须满足采样定理以避免频谱混叠。也就是说，采样频率必须大于被采样信号带宽的两倍。为了保证被采样的模拟信号是带限(在其取樣頻寬範圍內)的，通常在采样之前要对它进行适当的带通或低通滤波。信号采样包括两个步骤：即将变量和值都连续的模拟信号先后转换为在变量上离散的离散信号和值上也离散的数字信号（量化）。
数字信号处理 時域和頻域
在時域和頻域最常用的處理方法是使用稱為濾波的方法增强输入訊號强度。滤波大体上包括对于目前输入或者输出訊號周围一些环境样本的变换。有不同方法表示滤波器的特点；例如：
多数滤波器能够在Z域（频域的一个超集）用它们的传递函数描述。一个數位滤波器可以表示为一个差分方程、零点和极点集合。或者，如果是FIR滤波器的话，可以表示为脉冲响应或者阶梯响应。FIR滤波器对应一个输入的输出可以用输入訊號和脉冲响应的卷积来计算。滤波器也可以使用系统框图表示，它们然后就可以用于派生出一个处理演算法示例使用硬件实现这个滤波器。
数字信号处理 频域
信号通常通过傅里叶变换从时域或者空间域转换到频域。傅里叶变换将信号信息转换成每个成份频率上的幅度和相位。傅里叶变换经常转换成功率谱，功率谱是每个成份频率幅度的平方。
在频域分析信号的最常见目的是分析信号属性。工程师通过分析频谱就可以知道输入信号中包含了哪些频率的信号。
有一些通用的频域变换方法，例如倒頻譜通过傅里叶变换将信号转换到频域、取对数、然后再进行傅里叶变换。这种方法加强了幅度较小的成份频率但是保留了成份频率幅度的顺序。
数字信号处理 數位信號處理的應用
语音信号处理
语音信号处理是信号处理中的重要分支之一。它包括的主要方面有：语音的识别，语言的理解，语音的合成,语音的增强,语音的数据压缩等。各种应用均有其特殊问题。语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。关于语音识别方法，有统计模式语音识别，结构和语句模式语音识别，利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数，语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。为此，首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。其他有关语言处理问题也各有其特点。语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础，是制造声码器的依据。语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。
图像信号处理
数字信号处理 數位信號處理的應用
图像信号处理的应用已渗透到各个科学技术领域。譬如，图像处理技术可用于研究粒子的运动轨迹、生物细胞的结构、地貌的状态、气象云图的分析、宇宙星体的构成等。在图像处理的实际应用中,获得较大成果的有遥感图像处理技术、断层成像技术、计算机视觉技术和景物分析技术等。根据图像信号处理的应用特点，处理技术大体可分为图像增强、恢复、分割、识别、编码和重建等几个方面。这些处理技术各具特点，且正在迅速发展中。
振动信号处理
机械振动信号的分析与处理技术已应用于汽车、飞机、船只、机械设备、房屋建筑、水坝设计等方面的研究和生产中。振动信号处理的基本原理是在测试体上加一激振力，做为输入信号。在测量点上监测输出信号。输出信号与输入信号之比称为由测试体所构成的系统的传递函数（或称转移函数）。
根据得到的传递函数进行所谓模态参数识别，从而计算出系统的模态刚度、模态阻尼等主要参数。这样就建立起系统的数学模型。进而可以做出结构的动态优化设计。这些工作均可利用数字处理器来进行。这种分析和处理方法一般称为模态分析。实质上，它就是信号处理在振动工程中所采用的一种特殊方法。
数字信号处理 數位信號處理的應用
地球物理处理
为了勘探地下深处所储藏的石油和天然气以及其他矿藏，通常采用地震勘探方法来探测地层结构和岩性。这种方法的基本原理是在一选定的地点施加人为的激震，如用爆炸方法产生一振动波向地下传播,遇到地层分界面即产生反射波,在距离振源一定远的地方放置一列感受器，接收到达地面的反射波。从反射波的延迟时间和强度来判断地层的深度和结构。感受器所接收到的地震记录是比较复杂的，需要处理才能进行地质解释。处理的方法很多，有反褶积法，同态滤波法等，这是一个尚在努力研究的问题。
生物医学处理
信号处理在生物医学方面主要是用来辅助生物医学基础理论的研究和用于诊断检查和监护。例如，用于细胞学、脑神经学、心血管学、遗传学等方面的基础理论研究。人的脑神经系统由约 100亿个神经细胞所组成，是一个十分复杂而庞大的信息处理系统。在这个处理系统中，信息的传输与处理是并列进行的，并具有特殊的功能，即使系统的某一部分发生障碍，其他部分仍能工作，这是计算机所做不到的。因此，关于人脑的信息处理模型的研究就成为基础理论研究的重要课题。此外，神经细胞模型的研究，染色体功能的研究等等，都可借助于信号处理的原理和技术来进行。
数字信号处理 數位信號處理的應用
信号处理用于诊断检查较为成功的实例，有脑电或心电的自动分析系统、断层成像技术等。断层成像技术是诊断学领域中的重大发明。X射线断层的基本原理是X射线穿过被观测物体后构成物体的二维投影。接收器接收后，再经过恢复或重建，即可在一系列的不同方位计算出二维投影,经过运算处理即取得实体的断层信息,从而大屏幕上得到断层造像。信号处理在生物医学方面的应用正处于迅速发展阶段。
数字信号处理在其他方面还有多种用途，如雷达信号处理、地学信号处理等，它们虽各有其特殊要求，但所利用的基本技术大致相同。在这些方面，数字信号处理技术起着主要的作用。
除此之外DSP的主要应用還有天气预报、经济预测、地震数据处理、工业过程的分析和控制、电影中的计算机动画以及用于电吉他功放的数字音效。另外的应用还有PC声卡的超低频接收。
模式识别
模式识别（英語：），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高，在将来完全可以取代人工录入。
识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“汉字识别”为例：首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。
吴三桂
吳三桂（1612年6月8日—1678年10月2日），字長伯，遼西（今遼寧綏中縣）人，明末清初政治家、軍事家，為明清改朝換代的關鍵人物之一。其祖籍南直隸高郵州（今江蘇省高郵市），為錦州總兵吳襄之子，祖大壽外甥。明崇禎年間以父蔭襲為遼東總兵，鎮守山海關並受封「平西伯」。1644年降清並引清軍入關，被滿清封為「平西王」，更於1662年絞殺南明永曆帝。1673年農曆十一月二十一日据其藩镇舉兵，奉朱三太子反清复明，自封周王、天下都招讨兵马大元帅，次年改元。1678年放弃复明，稱帝立国，是為吳周，農曆八月十七夜病死。其孫吳世璠即位，尊之為周太祖高皇帝。因為吳三桂與滿清勾結，導致前朝政權覆亡，吳三桂於後世也成了漢奸的代名詞。
吴三桂 生平
吴三桂出生于1612年6月8日。吳三桂少年英挺，善騎射，吳偉業說他「白皙通侯最少年」，成名於十八歲，其父吳襄帶領五百名士兵出錦州城巡邏，被皇太極的數萬大軍重重包圍，祖大壽與吳三桂登上城樓觀戰，大壽以城內兵少不肯出兵相救，三桂竟率二十多名家丁將其父吳襄救出重圍。皇太極說：“吾家若得此人，何憂天下？”
崇禎四年（1631年）八月，皇太極發動「大淩河之役」，吳襄在赴援時逃亡，導致全軍覆滅，祖大壽棄城奔錦州，孫承宗罷去，吳襄下獄，乃擢吳三桂為總兵。
史載吳三桂部“膽勇倍奮，士氣益鼓”。三桂治軍嚴謹，精銳騎兵一千人，分二十隊，五十人一隊，每隊設一領騎官，吳三桂在自己的靴筒上放這二十名領騎官姓名，一旦抽中誰，便呼叫某領騎官，該領騎官即統五十人騎隊，跟隨他衝鋒陷陣，可謂“無往不利”，是明末最後一支有戰力的鐵騎部隊。松錦之戰爆發，明軍陷入絕境，吳三桂用蒙古降人之計，決定從大路突圍，直奔杏山城。成為當時少數突圍成功的明軍。皇太極見狀讚嘆：“吳三桂果是漢子！得此人歸降，天下唾手可得矣。”
吴三桂 生平
崇禎十七年（順治元年、1644年）三月初，李自成破大同、真定，“京師為之震動”，初四日，崇禎決定放棄關外，任吳三桂為平西伯，飛檄三桂入衛京師，起用吳襄提督京營。崇禎十七年（1644年），吳三桂奉旨入衛首都北京，三月十六抵山海關，一路上“遷延不急行，簡閱步騎”，三月二十抵達河北豐潤時，李自成领导的大順军已进入北京，崇祯自縊景山（煤山），三桂則引兵退保山海關。
李自成曾多次招降吳三桂，吳三桂再三猶豫，曾一度有投降李自成的念頭。两面受敌的吴三桂，对内不敌李自成，对外难挡多尔衮。陈圆圆和吴家亲人都成了李自成的人质。为保全家人性命，吴答应与李自成议和。为防李自成有诈，又私下以黄河南北分治为条件，向多尔衮求助。多尔衮复信吴三桂，许诺封他为清朝「平西王」，变合作关系为受降关系。
吴三桂 生平
而在京的李自成，因害怕清兵入關，決定「滅吳保關」，於是發兵二十餘萬，四月十三，由李自成親率大軍，奔赴山海關攻討吳三桂。四月廿二，吳軍初敗，吳三桂求救於多尔衮，多爾衮將計就計，趁吳三桂與李自成談判之機，突然向李自成发动攻击。李自成却以为上了吳三桂的当，他認定吳三桂「引狼入室」，于是殺了吳三桂的全家。吳三桂在「一片石战役」中，聯合清軍擊潰李自成。清軍入關後，攻入北京，多爾衮把年幼的清世祖以及朝廷由東北的盛京遷都至北京，封吳三桂为「平西王」。
顺治二年（1645年）八月，在李自成主力基本被消灭之后，清政府将其从前线调回，出镇锦州。顺治四年（1647年），清政府又调吴三桂入关，与八旗将领李国翰同镇汉中，受到李国翰的监视。其间剿灭李自成、張獻忠及明朝餘部。
顺治六年（1649年）挥军北上，平定随山西姜镶叛乱的，在陕西之叛军。
顺治八年（1651年），吴三桂和李国翰一起率军入川，攻打大西军余部，于川北保宁府击败大西军统帅刘文秀部，平定成都、重庆，之后退守保宁一带。
吴三桂 生平
顺治十五年（1658年），吴三桂以平西大将军职，自重庆入贵州，汇合当时已攻克贵阳的洪承畴，攻打南明最后一个政权桂王永历政权。同年李国翰病死，吴三桂得以依靠降军大力扩张自己的兵力。
顺治十六年（1659年），吴三桂攻下云南，开藩设府，镇守云南，总管军民事务。南明最後一位皇帝永曆帝逃入緬甸。
順治十七年（1660年），清廷以賦稅不足为由，命令吳三桂裁軍，吳三桂將綠營及投誠兵，從六萬人減少至二萬四千人。
順治十八年（1661年），吴三桂出兵缅甸，逼迫缅甸国王莽达交出永历帝朱由榔。五月二十二日，莽达之弟莽白乘机发动政变，杀死其兄后继位。七月十九日，莽白诱骗朱由榔身边大小官员及侍卫、内官等前往者梗的睹波焰塔饮咒水盟誓，却发兵杀尽侍卫、软禁朱由榔，是為咒水之难。十二月初一日，清军迫近缅甸首都阿瓦，莽白将朱由榔献给吴三桂，押回云南昆明。
康熙元年（1662年），吴三桂诏进平西亲王，兼辖贵州。同年四月在昆明以弓弦處絞朱由榔及其子。
吴三桂 生平
康熙十二年（1673年），康熙帝玄烨商議撤藩。吴三桂不安，以反清复明为号召，於同年十一月廿一·丙戌（1673年12月28日）處決云南巡抚朱国治。十一月廿四·己丑（1673年12月31日），从云南出兵。自称周王、天下都招讨兵马大元帅，蓄发，改变衣冠，以次年（1674年）为“周元年”。平南王世子尚之信、靖南王耿精忠、广西将军孙延龄、陕西提督王辅臣、察哈尔亲王布尔尼、郑经等人先後響應，史称三藩之乱。燕京杨起隆自称“朱三太子”，率领八旗旗下家奴四处纵火，借机起事，被都统图海、祖承烈等人迅速围捕。杨起隆突围逃走，其党羽数十人被抓。
吳三桂大軍初時勢如破竹，贵州巡抚曹申吉、提督李本深、云南提督张国柱等人立刻响应，总督甘文焜被叛军所害，吴军兵不血刃取得云贵全境。吴三桂派遣大将王屏藩攻蜀，以马宝为先锋攻占湖南沅州。次年（1674年），张国柱、夏国相、龚应麟等相继攻入湖南各地，清湖南提督桑额败走宜昌、湖南巡抚卢震放弃长沙，巴尔布、硕岱、珠满等人固守荆州，不敢出战，湖南大部份郡縣落入吴军之手。清四川巡抚罗森、提督郑蛟麟、总兵谭洪、吴之茂，广西将军孙延龄、提督马雄，襄阳总兵杨来嘉皆举兵响应。
吴三桂 生平
三月，耿精忠占据福建、囚禁福建总督范承谟，以呼应吴三桂。耿精忠自称“大明总统兵马大将军”，蓄发易服，以都统马九玉为中路攻浙江金华等地、总兵白显忠为西路攻江西饶州等地、曾养性为东路攻打绍兴等地，三路大军北伐，攻陷浙江、江西大部分地区。
清朝接连丢失雲、貴、桂、蜀、湘、闽、秦、隴等八個行省，又丧失浙、赣大部，人心浮动，军无守志。吴三桂亲赴湖南督战，一时声势显赫。然而吴三桂害怕質子吴应熊被清廷正法，下令诸将停止北进，并委託西藏达赖五世到京師与清廷和談。达赖提议清廷割地以息兵端，被康熙帝拒绝。
康熙十三年（1674年）春，吴三桂攻陷湖南之後在岳州一帶為清軍所阻，形勢逐漸不利。康熙十四年（1675年）四月十三日，吴三桂的儿孙吴应熊、吴世霖被清廷绞死。康熙十六年（1677年），尚之信、耿精忠、王辅臣先后投降清军，吴三桂失去广东、福建以及陕西外援，又失江西。清军连陷湖南浏阳、平江，招降吴军水师主将林兴珠于湘潭，湖南东北部已在清廷掌控之中。
康熙十七年（1678年）正月，康熙帝諭議政王等曰：「逆賊吳三桂等背恩倡亂荼毒生靈擾亂疆宇，朕念切除兇志安民社仁育義正恩威並行，大將軍等既承簡任當勵忠貞之誼早奏戡定之勲，以副朕愛民至意」。
康熙十七年（1678年）三月，吴三桂为了振奋军心，在湖南衡阳登基称帝，国号为周，建元昭武，立妻子张氏为皇后。同年八月在长沙病逝，享年67岁。郭壮图拥立吴三桂之孙吴世璠继位，追尊吴三桂为太祖高皇帝，吴应熊为孝恭皇帝。康熙二十年（1681年）十月，清廷最终攻陷昆明，其孫吴世璠自杀，历时八年的三藩之乱结束。
清朝張茂稷《讀史偶感》：“李陵心事久風塵，三十年來詎臥薪？復楚未能先覆楚，帝秦何必又亡秦。丹心早為紅顏改，青史難寬白髮人。永夜角聲應不寐，那堪思子又思親。”
吴三桂 家庭
张皇后，遼東人，生歿約為1615—1699。史稱她「自奉儉約，常嘆曰：『昔作嫁衣裳，吾母嘗吝一紅裠，今若此，豈非命耶』！」她是吳應熊的生母，李自成、劉宗敏屠殺吳三桂一家時，張氏和兒子吳應熊跟隨吳三桂在山海關，沒有遇害。三藩之亂後，1678年，吳三桂稱帝，封張氏為皇后。有考證，張氏最後葬於貴州省馬家寨。墓碑題：「受皇恩御養一次八十五歲吳公張君後墓，雍正元年歲次癸卯季春二十七藏立」。
吴三桂 家庭
吴应熊，崇禎十七年（1644年），明平西伯吳三桂引清兵入關，大破李自成大順軍。清世祖順治十年（1653年），由昭聖皇太后主婚，與建寧公主成婚。由於多爾袞自攝政以來對吳三桂乃用其所長，但始終存有戒心；因此透過政治婚姻使平西王吳三桂的世子吳應熊以額駙的身分留居京師，實際為朝廷的人質。順治十年（1654年）授三等子爵，順治十四年加少保兼太子太保。清聖祖康熙七年（1668年）晉少傅兼太子太傅。康熙十二年（1673年）十二月，三藩之變，吳三桂起兵反清的消息傳至北京，被捕入獄；納蘭明珠建議，將吳應熊及其子吳世霖處死。康熙十三年（1674年）四月十三日，吳應熊及吳世霖被絞死，其餘幼子俱免死入官（《清史列傳·吳三桂傳》），但於康熙二十年（1681年）雲南平定後仍被一併處死。吳應熊被絞死後，康熙皇帝經常下詔慰藉建寧公主，吳應熊「為叛寇所累」。康熙十七年（1678年）吳應熊之子吳世璠繼位為吳周皇帝，追諡吳應熊為孝恭皇帝。
吴三桂 評價
清初许多汉族知识分子因为厌恶满清政权的异族统治，痛恨作為漢人的吴三桂与满清勾結，导致大顺政权及南明政权等汉人政权的覆亡，加上曾殺死永曆帝等明朝皇族和大臣等，斥责他为「汉奸」。吴三桂也成了“汉奸”的代名词。
吳三桂降清後，汉族文人對之諷刺中最著名的莫過於吳偉業（號梅村）所寫的《圓圓曲》。
由於世人將吳三桂變節歸咎於其愛妾陳圓圓被擄，令吳三桂為奪回陳氏而与满人勾结，詩人吳梅村以西施諷今，譜下七言長詩《圓圓曲》，指出陳圓圓無一絲損害國家之舉，責任應在吳三桂，抨擊了他“冲冠一怒为红颜”的舉動。
雖然晚清名家王國維比較〈圓圓曲〉與唐代詩人白居易之長恨歌時認為前者不若白氏之平白，境界遜後者一籌。然無可否認，吳偉業能將西施与陳圓圓之際遇融合得絲絲入扣。但最令吳三桂介懷的卻是詩中中段幾句與西施無關，矛頭直指吳三桂的詩句：
嘗聞傾國與傾城，翻使周郎受重名。
妻子豈應關大計？英雄無奈是多情。
全家白骨成灰土，一代紅妝照汗青！
據說吳三桂曾出重金希望吳梅村刪改上述幾句，然為吳梅村所拒絕。
吴三桂 參考
談遷《國榷》曰：「兵三桂之乞援建州，非其意也。建州告警在正月，又字遠內徙，邊藩盡撤，建州搗虛無疑矣。三桂內絓賊寇，外怵建人，權其兩害，勢必東款以擊寇，而三桂孤矣。當時王永吉輩舍薊遼之師，稍張其翼，三桂當未失路至此。嗚呼！僕固懷恩以回紇靖安史之亂，桑維翰以契丹滅唐，雖撓敗踵至，而兩京收復自如也，石晉初造亦自如也；皆先有成約，輸幣割地，得支吾目前。三桂孤旅，又無一人佐其謀，前門驅虎，後戶進狼，至不暇顧，惜哉。」
康熙十年計六奇《明季北略》：「吳三桂欲倡義復仇，以眾寡不敵，遂親往大清國請兵十萬，為朝廷雪恥。大清不允，三桂力懇。大清曰：『明朝文武數無信義，將軍欲建大功，本國何難發兵助陣，恐成功之後，不知將置身何地耳。』三桂曰 ：『桂父子受朝廷厚恩，今日為巨寇弒逆，士庶傷心，神人共憤，桂聞勇士不怯死而滅名，忠臣不先家而後國，今君后俱遭慘弒，桂食君之祿，焉有坐視之理。如必計成敗而後行，是有覬覦於衷也。桂今日誓死報國，雖肝腦塗地，亦所不辭，安問其他。』大清主曰：『將軍姑退，明日再議。』明日，三桂拔髮掛孝，復進謁大清主，痛哭哀懇。大清主遂發兵。」
吴三桂 參考
三藩之亂後錢軹《甲申傳信錄》：「三桂妾圓圓絕世所稀，白成知之。索於（吳）勷，且籍其家，而命其作書以招子也，勦從命，闖旋以銀四萬兩犒三桂軍。三桂大喜，忻然受命，入山海關而納款焉。行已入關矣，吳勦妾某氏素通家人系，闖籍其家，家人即挈妾逃。倉皇出郭，行數日，竟不暇計南北也。二人猝遇三桂，計無出，詐曰，告變。三桂問曰 ：『吾家無恙乎？』曰：『閱籍之矣。』『吾父無恙乎？』曰：『闖籍之家，並拘執矣。』三桂沈吟久之。厲聲問曰：『我那人亦無恙？』指圓圓也。曰：『賊奪之。』於是，三桂大怒，嗔目而呼曰：『大大夫不能保一女子，有何顏面？」勒馬出關，洪意致死於賊。遂召均史、策士卒，誓眾，以報君父仇烏辭。三桂意氣悲壯，居然有與賊不共戴天之讎。一軍皆嘆曰：『吾帥忠孝人也！」將守胡亮素通滿語，乃獻借兵之策。守亮即入滿營，見九王（多爾袞），王許之，下令去兵相見。三桂見王，聲與淚俱下，侃侃千百言。王義之，即以王呼三桂曰：『吳王真明朝大忠孝人也！』三桂即蘿髮，閱數日，整師南行。」
吴三桂 延伸阅读
[在维基数据编辑]
《清史稿·卷474》，出自趙爾巽《清史稿》
在维基共享资源阅览影像
语音识别
语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英語：）、電腦語音識別（英語：）或是語音轉文本識別（英語：），其目标是以電腦自動将人类的语音内容转换为相應的文字。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
语音识别 历史
早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的「Radio Rex」玩具狗是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。
1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码 (LPC)， 及动态时间规整技术。
语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Rabiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
语音识别 历史
2012年，微软研究院的俞栋和邓力等人提出了上下文相关的深度神经网络与隐马尔可夫模型融合的声学模型（CD-DNN-HMM），性能得到了很大提升。2011 年丹尼尔·波维发布Kaldi语音识别工具包，得到广泛应用。
近年来，又兴起了基于端对端(End-to-End，E2E）的语音识别方案。
尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。
语音识别 模型
目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成：
从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：
通过贝叶斯公式，上式可以改写为
由于对于确定的输入串，是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。
从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为)到
特征序列的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计的方法。
为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：
最后，语言模型则提供了。这样，基本公式就可以更加具体的写成：
对于解码器来说，就是要在由,,以及时间标度张成的搜索空间中，找到上式所指明的。
语音识别 系统构成
声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。
由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。
线性预测系数（Linear Predictive Coefficient，LPC）：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。
语音识别 系统构成
梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs）和感知线性预测（Perceptual Linear Predictive，PLP）：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。
MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。
语音识别 系统构成
以國語發音為例，我們會將一個字的發音切割成兩個部分，分別是聲母（initials）與韻母（finals）。而在發音的過程之中，聲母轉變至韻母是一個漸進而非瞬間的改變，因此我使用右文相關聲韻母模式（Right-Context-Dependent Initial Final, RCDIF）作為分析方法，可以更精準的辨識出正確的音節（syllable）。
而根據聲母的不同特徵，又可以將聲母分為下面四類：
發音時嘴唇緊閉後，吐出氣流製造出類似爆破的聲音。其聲音震幅變化會先降至極小值後（代表嘴唇緊閉）後在急劇上升，而端視是否有持續送氣，倘若有持續送氣（aspirated），則震幅可能會有另一個波峰，若無（un-aspirated）則在波峰之後，震幅將有所下降。如：ㄆ與ㄅ便是前述的關係，ㄆ有持續送氣，而ㄅ則無。右圖左為ㄅ，右圖右為ㄆ。
發音時，舌頭緊貼硬腭，形成狹窄的通道，氣流通過時造成湍流發生摩擦，由此發出聲響。由於摩擦音是透過穩定輸出氣流，使得聲音震幅變化相較於爆破音變化幅度較小。如ㄏ、ㄒ等皆為摩擦音。
语音识别 系统构成
此類型的發聲模型兼具爆破音與摩擦音的發聲特性。其主要發聲構造如同摩擦音是由舌頭緊貼硬腭使氣流通過時產生摩擦的聲音。而其通道更加緊密，使得氣流會在瞬間衝出，產生出如同爆破音般的特徵。如：ㄑ、ㄔ等。
發音時，軟腭會下壓，下壓後，由氣管吐出的氣流被阻塞，無法進入口腔，因而轉往鼻腔。也因此鼻腔與口腔會產生共振，如右圖的時頻譜上可以明顯地看到零點(formants)分佈有共振的現象，而這樣的共振現象在右文相關聲韻母模式（Right-Context-Dependent Initial Final, RCDIF）下與韻母倆相對較下更加明顯。因此，此一現象可作為辨識鼻音（Nasal）的重要依據之一。右圖便為鼻音ㄋ之特徵，其中紅點便為零點（formants）
而韻母又有雙母音、單母音之分，端視再發生時是否有音調的改變。而根據聲帶振動與否，又分為清音（unvoiced：聲帶不震動）等差異，以上發音時不同的方式，在時頻圖上大多可以找到相對應的特徵，透過處理二維的時頻圖，藉由傳統影像處理的方式，達到語音辨識的目的。
语音识别 系统构成
中文裡共有21個子音：ㄅ ㄆ ㄇ ㄈ ㄉ ㄊ ㄋ ㄌ ㄍ ㄎ ㄏ ㄐ ㄑ ㄒ ㄓ ㄔ ㄕ ㄖ ㄗ ㄘ ㄙ
16個母音：ㄚ ㄛ ㄜ ㄝ ㄞ ㄟ ㄠ ㄡ ㄢ ㄣ ㄤ ㄥ ㄦ ㄧ ㄨ ㄩ
母音的形成是依脣形而定，而子音是口腔或是鼻腔中某些部位將氣流暫時堵住後放開而形成的，因此：
子音的能量較小、頻率偏高，時間偏短，大多出現在母音前。
母音的能量較大、頻率偏低，時間偏長，出現在子音後或是獨立出現。
子母音這樣的差異可以在時頻圖上很容易的驗證，並且用這個差異來進行簡單的子母音辨識。
由上圖可以發現子音的振幅都偏小，母音的振幅都比較大。以「請」字為例，第一個子音ㄑ的振幅都較小，直到母音一出現之後，振幅才明顯變大。
但如果出現雙母音的字（例如：一ㄡ），振幅會一直都很大，導致音與音之間的分界不清楚，這時就比較難單純用振幅來判斷音的變化。
语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。
语音识别 系统构成
HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的评估、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。
语音识别 系统构成
语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。 
上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi-Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。
英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。
语音识别 系统构成
语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中n元语法简单有效，被广泛使用。
n元语法：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。由于计算量太大，N一般取值不会很大，常用的是二元语法（Bi-Gram）和三元语法（Tri-Gram）。
语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。
语音识别 系统构成
连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。
Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。
语音识别 系统构成
由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi-Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。
语音识别 系统构成
N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。
前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。
语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。
语音识别 系统构成
听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。
对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。
语音识别 系统构成
语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统強健性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能（其中以李开复博士的不特定语音识别系统为例）。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。
解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高強健性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。
说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。
语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。
最大後驗機率估計是後驗機率分布的眾數。利用最大後驗機率估計可以獲得對實驗數據中無法直接觀察到的量的點估計。它與最大似然估計中的經典方法有密切關係，但是它使用了一個增廣的優化目標，進一步考慮了被估計量的先驗機率分布。所以最大後驗機率估計可以看作是規則化的最大似然估計。
以此為基礎的自適性方法有以下特性：
最大似然線性回歸（Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR)）是一種基於詞網的最大似然線性回歸（Lattice-MLLR）無監督自適應算法,並進行了改進。是一種基於變換的方法，對數據量依賴較小，常用於數據量較少的情況或進行快速自適應。
一種基於詞網的最大似然線性回歸（Lattice-MLLR）無監督自適應算法,並進行了改進。 Lattice-MLLR是根據解碼得到的詞網估計MLLR變換參數,詞網的潛在誤識率遠小於識別結果,因此可以使參數估計更為準確。 Lattice-MLLR的一個很大的缺點是計算量極大,較難實用。MLLR 是一種基於變換的方法，對數據量依賴較小，常用於數據量較少的情況或進行快速自適應。
以此為基礎的自適性方法有以下特性：
而最大似然線性回歸（Maximum Likelihood Linear Regression(MLLR) ）也有許多變形。其中區塊對角最大似然線性回歸（block-diagonal Maximum Likelihood Linear Regression(MLLR)）可以再更少量的調整測資下提升更大的精準度，然而其進入準度的飽和狀態也更快，精準度上限也更低。
綜合以上，端視調整測資（adaptation data）的多寡，可以選擇適當的方法，讓模型的精準度最高。
生态系统
生物系统层级关系：生物圈 > 生态系统 > 群落 >  > 个体
生态系统（英語：），或稱，是指在一个特定环境内，相互作用的所有生物和此一环境的統稱。此特定環境裡的非生物因子（例如空氣、水及土壤等）與其間的生物之间具交互作用，不斷地進行物质的交換和能量的傳遞，並藉由物质流和能量流的连接，而形成一個整体。
生态系统 辭源
生態系统一詞，最早是由英國的生物學家Arthur Roy Clapham所提出，意指由物理因子與生物所構成的整個環境。1936年Arthur Tansley提出，生态系统是指在一定的空间内生物成分和非生物成分通过物质循环和能量流动而互相作用、互相依存而构成的一个生态学功能单位。
生态系统 大小
生态系统的范围没有固定的大小，如一整个森林可能是一个生态系统，一个小池塘也可能是一个生态系统，在南美亚马逊河流域，有时一棵大树可能就是一个生态系统，大部分动物终生不离开这棵树。生态系统的边界一般是由于环境突然有很大变化造成的，如池塘外则不适合池塘内生物的生存，沙漠边界、水体边界、山与平原、沼泽的交界，一般都是一个生态系统和另一个生态系统的交界。当然生态系统的边界不是绝对的，有很多生物可以越过边界生存，如青蛙在水中参与一个生态系统，也可以跳到岸上参与另一个生态系统。
生态系统 分類
主要的生態系可為森林生態系統、水域生態系統、陸地生態系統、珊瑚礁生態系統、冻原生态系统等。生物圈是地球上最大的生态系统。
如：生物圈、海洋、深海熱泉、珊瑚礁、陆地、森林、雨林、草原、湖泊、池塘、湿地等。
可依地球表面的海陸各環境特性分為陸域生態系及水域生態系兩大部分，下再細分成其他各個生態系，例如：珊瑚礁生态系统等會歸進水域生態系，冻原生态系统等則歸進陸域生態系。
如：农田、果园、自给自足的宇宙飞船、用于验证生态学原理的各种封闭的微宇宙等。
生态系统 平衡
一个生态系统内，各种生物之间以及和环境之间是存在一种平衡关系的，任何外来的物种或物质侵入这个生态系统，都会破坏这种平衡，平衡被破坏后，可能会逐渐达到另一种平衡关系。但如果生态系统的平衡被严重地破坏，可能会造成永久的失衡。
生态系统 人類活動的影響
人类活动是造成生态系统失衡的最主要因素。农业活动就是人类破坏自然生态系统，创造自己的人为生态系统的范例，人类开垦荒地，将原有生态系统破坏，原有的物种无法继续生存，人类种植自己需要的庄稼，随之而来的是害虫和捕食害虫的动物，以及为避免被人类锄草而生长的和庄稼形状非常相似的杂草，这些物种形成一个新的生态系统，人为生态系统如果离开人的活动就无法继续存在下去，如果人将农田抛荒，很快就会重新产生新的生态系统，即杂草遍地，也许会沙漠化，但不会自动恢复到原有的生态系统。
有时人类活动造成物种的长距离迁移，也可能会对生态系统造成人类没有预料到的破坏，老鼠和苍蝇随着人类散布到全世界，人类只是随着兴趣带到澳大利亚的32对兔子，给澳洲的生态系统几乎造成毁灭性的灾难。目前外来物种紫茎泽兰、大米草、和水葫芦已经开始对中国大陆的生态系统造成威胁，同时随着商品进入的美国白蛾等新型害虫也开始适应新的环境。
生态系统 人類活動的影響
人类活动造成的环境污染也会从物质和能量方面破坏生态系统的平衡，有時会造成永久性的破坏。
人类目前已经认识到生态系统平衡被破坏的后果，正在力图帮助恢复其平衡，但这需要付出资金和能量，恢复比破坏要困难的多，而不会有经济上的回报，所以一般经济实体不会自动的去做这种事，需要政府和志愿者的投入，也需要言论和教育的促进。
生態系統可透過生態球進行模擬。
生态系统 生态系统中的信息
信息流：生态系统中的生物种群之间，以及他们内部都有信息的产生和交换，能够形成信息传递，即信息流
生态系统中通过物理过程传递的信息，如声，光，温度，湿度，磁场等
在生命活动中，生物产生的一些可以传递信息的化学物质，如植物有机酸，生物碱等代谢产物，以及动物的性外激素等。昆虫，鱼类以及哺乳类等生物体中都存在能传递信息的化学物质——信息素
虎号战列巡洋舰
虎号战列巡洋舰是英国皇家海军狮级战列巡洋舰预算中的四号舰，原设计方案进行了较大的改动，主炮塔布局与英国为日本建造的金刚级战列巡洋舰的布局相同，将舯部主炮塔移至第三烟囱和机轮舱之间，改善主炮的射界以及炮口爆风对舰体上层建筑的冲击。由于锅炉技术的进步，动力装置也进行修改，在锅炉数量减少的情况下输出功率仍然比狮级有明显提高。在排水量提高的情况下，使增强防护成为可能，水平装甲板有所加强，因为改动较大，所以单独划分为一个级别。1912年6月开工。该舰是英国皇家海军中最后一艘以煤作为主要燃料的大型战舰。在胡德号战列巡洋舰服役之前是英国皇家海军最大的主力舰。
虎号服役后正赶上第一次世界大战。1915年参加了多格尔沙洲海战。1916年参加日德兰海战，海战中被德舰主炮17发大口径穿甲弹命中，Ｑ、Ｘ炮塔被击穿。战争结束后，1924年开始改为训练舰。按照《伦敦海军条约》的规定，于1932年退役拆毁。
前60年 大事记
中國
匈奴內部因掌管西域事務的日逐王先賢撣與新任單于屠耆堂爭奪權位發生衝突。日逐王降漢，匈奴被迫放棄了西域。漢完全控制了西域，匈奴實力大減，己無力擾漢。
漢宣帝成立設立了漢朝對西域的直接管轄機構——西域都護府，設在烏壘国都城（今新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州轮台县策达雅乡南），西域都护设置后，结束了匈奴在西域长达百余年的支配与影响，将天山南部第一次置于中央朝廷的势力范围之下，郑吉被任命为首位都护。。
中国古代军事史
古代中国的军事史源远流长，中国历史上历次王朝的更替都是以大规模的战争进行的，此外历史也上不断有民变和起事。中国和周边的少数民族，尤其是北方游牧民族有不断的冲突。1840年鸦片战争以来，中国和西方列强的战争几乎都以失败告终，陷入国家危机。清政府为挽救危局，开始一系列军事改革，为中国军事体系带来根本性变革，开启中国军队、军事工业的现代化进程。
十九世纪末期以来，西方列强对中国的多次侵略中，以新兴工业国家日本的侵略影响最为深刻。1945年，中国政府在美国，苏联等国家帮助下，取得抗日战争胜利。随后，中国共产党取得第二次国共内战胜利，建立中华人民共和国，而国民政府迁台，兩岸分治。中华人民共和国建国伊始参加的朝鲜战争，与超级大国美国主导的联合国军对战，结束了自鸦片战争以来，中国在与西方列强战争中惨败及被动的局面。目前，因兩岸分治，台湾海峡依然存在较高的战争风险。
中国古代军事史 军事思想
夏、商、周时的部分軍事謀略思想来源于《易經》中的八卦。中國最早的一部兵書軍志中提出了許多軍事辯證觀點，但此書早已亡佚。中國最早文獻匯編尚書、詩歌總集詩經，也記述了夏、商、周三代一些軍事理論片斷和謀略思想及戰爭情況。
春秋時期，誕生了中國現存最早的兵書聖典孫子兵法。它總結了春秋及其以前的戰爭經驗，具有深刻的謀略思想，反映了戰爭的一般規律。它初步認識到戰爭的本質，突破長期鬼神論、天命觀的束縛，強調戰爭必取於人，具有樸素的唯物論觀點；它分析戰爭中的奇正、虛實、勇怯、強弱、安危、攻守等對立的現象及其相互轉化的關係，體現了樸素的辯證法思想：它揭示的某些戰爭規律和作戰原則，如：知彼知己，百戰不怠、攻其無備，出其不意、致人而不致於人一等，有其科學價值。
中国古代军事史 军事思想
戰國時期，兵家著述紛起，為中國古代兵學著述的第一個高峰。具有代表性的兵法有吳子兵法、司馬法、孫臏兵法、尉繚子、六韜等。吳子兵法強調內修文德，外治武備，政治與軍事兼重的戰略；司馬法提出仁、義、禮、讓為本的治軍思想；孫臏兵法認為富國才能強兵；尉繚子提出兵者，以武為植，以文為種：武為表，文為裡的卓見：六韜言取天下及 軍旅之事。春秋戰國之際，由於天子征戰，諸侯爭霸，戰亂頻繁，經史典籍、諸子百家 也無不言及謀攻妙算、詭道用奇、應變用間的論兵謀略。儒家經典詩、書、禮、樂、易、春秋隨處可見仁義為本、足食足兵的思想；墨家經典《墨子》體現了兼愛、非攻，休生養息和注重武器與工程防護的主張；法家經典韓非子、商君書體現了講耕戰，重實力，貴權術，嚴刑賞的道理；道家經典老子體現了慈故能勇、柔弱勝剛強、進道若退的辯證命題；雜家經典管子、荀子體現了成功立事，必須於義，故不理不勝天下，不義不勝人，天行有常，不為堯存，不為桀亡的觀點。編年史左傳、國別史國語、典章制度匯編周禮、策士論集戰國策等，亦記載戰爭歷史，體現了謀略思想。