基于音频和文本融合的广告单元分割

针对广告编辑手法多样导致的广告单元分割较难的问题,提出了融合音频和文本信息的广告单元分割算法.对广告中的音频数据进行高斯混合模型建模,基于分割熵实现音频跳变点检测.沿着时间轴,结合音频跳变点和基于小波变换和支持向量机的文本检测实现对广告单元切换点的第一轮检测.基于时间间隔进行广告单元切换点的第二轮检测.实验证实该算法对广告单元中音频跳变点检测的查全率和查准率高于80％,对广告单元分割的查全率和查准率约为70％.     

基于分层熵检测的音频分割算法

音频分割是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频分析、检索的基础.提出分层熵检测音频分割算法,采用定长分析窗分层结构遍历音频流,窗内根据熵变化趋势检测跳变点.实验结果表明,该算法避免了ΔBIC分割算法中的硬门限判决和数据累积问题,是一种更加有效的音频分割方法.     

一种有效的音频分割算法

音频分割是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频分析、检索的基础.本文提出一种音频分割算法,采用定长分析窗分层结构遍历音频流,窗内根据熵变化趋势检测跳变点.实验结果表明,该算法避免了△B/C分割算法中的硬门限判决和数据累积问题,是一种更加有效的音频分割方法.     

GB-InSAR三维空时相位解缠方法

地基干涉合成孔径雷达是边坡高精度形变测量的重要手段,而相位解缠的准确性直接影响到形变测量的可靠性.为解决随机跳变噪声造成的累积相位阶跃型误差,提出了三维空时相位解缠方法.结合差分干涉相位模型,基于空间维最小费用流解缠结果识别相位跳变点,构建修正网络,根据跳变点和局域内非跳变点之间的空间约束关系建立空域约束方程,根据相邻干涉图的时序约束关系建立时域约束方程,联立实现二维解缠结果的修正.仿真和实测数据的处理结果表明,该方法可以有效地修正随机跳变噪声带来的解缠误差,进而修正区域型相位解缠误差,提高形变反演的可靠性.     

基于ASWT的流数据弹性跳变检测算法

在迁移小波树的基础上提出了带放大器的迁移小波树(ASWT)结构,并基于该结构设计出了一个能够在线性时间内检测出弹性窗口中感兴趣的聚集的流数据弹性跳变检测算法.该算法不仅能够监测单调聚集(COUNT、SUM、MAX和MIN)跳变,也适应非单调聚集(AVG)跳变检测.输入数据流不受限制,可以是正数流、负数流或者正负数交错流.实验使用上海证券交易所的实时贸易数据监测交易高峰期和股票价格的涨停期,结果表明本算法是较高效的.     

数据融合技术在多设备协同弹道测试中的应用

针对远程弹道接力跟踪测试中指定顺序引导方式存在的切换点数据跳变、引导数据不够平滑、数据间断等问题.提出一种自适应加权数据融合算法,对雷达、光电经纬仪等多弹道测试数据进行实时融合处理.该方法可获得一条尽可能长的引导弹道数据、提高引导数据精度、减小引导过程抖动.仿真和实际试验表明该方法是有效可行的.     

2D-Haar声学特征超向量快速生成方法

针对大数据量音频的高速处理,提出一种快速的声学特征超向量生成方法,有效提高音频识别系统的识别速度和精度.所提方法首先将多个连续音频帧的常用声学特征构成声学特征图,进而使用低复杂度的运算方法在其中快速提取维数达数十万的Haar-like声学特征;然后使用AdaBoost.MH算法,筛选出具有较高代表性的Haar-like声学特征模式组合,用以构成声学特征超向量;进而提出Random AdaBoost特征筛选方法,进一步提高特征筛选速度.实验结果表明,在音频事件识别、说话人识别、说话人性别识别3种场合下,使用Haar-like声学特征可以使SVM、C5.0、AdaBoost等识别算法获得比MFCC、PLP、LPCC等常用声学特征更高的识别准确率,同时可以获得7~20倍的训练速度提升和5~10倍的识别速度提升.      

基于非负张量分解的音频分类方法

为了提高音频数据分类正确率,提出一种通过非负张量分解(NTF)的分类方法.音频信号经过预处理后,提取声学特征和感知特征参数,然后构建非负的3阶音频张量,其各阶分别对应特征、帧、样本;其次,通过NTF得到每一类音频的核张量与因子矩阵,让测试样本构建的张量与各类型音频的因子矩阵的转置进行张量乘,得到对核张量的近似;最后,通过Frobenius范数进行相似性度量,完成分类.使用古典音乐、流行音乐、语音、噪声4种类型的音频数据测试分类效果.结果表明,平均分类正确率在85%,以上,说明该方法可以有效地完成音频分类.     

基于音频识别的无人值守变电站设备在线监测

介绍了无人值守变电站主设备音频在线监测系统的原理与结构,然后重点介绍音频数据的监测与识别过程.首先系统利用传感器采集变电站设备的音频信号,数据采集器把多路音频数据传至监控主机,音频数据经频谱分析和处理后提取到MFCC特征参数作为信号特征,再把特征参数输入正弦基神经网络进行识别,实现高效、准确地判断电气设备运行状态或故障类型.该方法从根本上改进了以往人工监听电气设备判断故障的方法,提高了设备故障检测效率,为及时发现和处理设备故障提供了帮助.     

基于空间矢量的单相电压暂降检测方法

电压暂降检测对电能质量分析和控制具有重要意义.提出一种基于电压空间矢量的单相电压暂降检测方法.通过对三相电压信号进行Clark变换,结合Euler公式构造三相电压空间矢量,根据空间矢量在复平面上的椭圆轨迹进行电压暂降的检测并识别出故障相.由椭圆长半径、短半径和倾斜角求出电压暂降过程中电压相位角跳变值,根据相位角跳变值对原始电压数据进行移相,最后计算出电压暂降深度.仿真实验取得了良好效果,表明该方法具有一定的应用价值.     

三角阵列超材料的声传播特性

为了使声波产生不同于传统天然声学材料的反常传输特性,采用COMSOL有限元方法模拟了声波在局域共振型声子晶体中的传播特性,给出了二维三组元局域共振型声子晶体的振动机制,并以原胞为基础构建了三角形阵列的声学超材料模型,探究声波与该模型内原胞间的局域共振特性。仿真结果表明,从三角阵列模型底边入射的平面点状及线状激励声源在受到模型的调控后都会重新在顶角处汇聚成焦点;通过入射由三角阵列构成的矩形模型能实现点源的低损耗搬移效果;将两至三个相同的三角阵列组合成平行四边形和梯形模型后会产生平面声波的变向传输。模拟结果显示,此种以原胞为基础的三角形声学超材料阵列模型,在共振频率下会产生反常声学现象,并且随着模型构造的改变,其共振特性也会随之变化,产生不同的反常声学现象。研究结果可为声隐身、声探测及声波低损耗定向传输等研究提供新思路。     

瞬态诱发耳声发射信号近似熵的分析及应用

为研究有无对侧刺激声 (CAS)作用下 ,瞬态诱发耳声发射 (TEOAE)信号的变化特征 ,根据耳蜗的非线性特性 ,提出了将近似熵的分析方法引入到耳声发射信号的研究中 ,并将近似熵的分析方法从时间序列复杂性的度量中引入到频率序列复杂性的度量中。结果表明 :无 CAS作用下 ,TEOAE频域信号的近似熵在各频带处 ,蜗性病变耳的近似熵明显低于正常耳的近似熵 ,蜗后病变耳的近似熵与正常耳的近似熵无明显差别。在 CAS作用下 ,听力正常耳的近似熵下降 ,而感音神经性耳聋的近似熵上升 ,且近似熵上升的频带与耳蜗或蜗后神经患病处频带相关 .根据研究结果 ,提出了利用有无对侧刺激声作用下耳声发射信号近似熵的变化来诊断感音神经性耳聋的方法     

基于Lipschitz指数熵的轴承故障检测方法

针对利用小波奇异点进行故障检测无法克服噪声影响的不足,提出采用Lipschitz指数熵作为特征进行故障检测.该方法以信号在小波域上分解形成的Lipschitz指数谱向量的熵值作为故障的诊断特征,建立了基于Lipschitz指数熵的故障检测模型,并提出了基于粒子群优化的特征阈值选择方法.将该方法同基于小波能量谱、小波包能量谱熵特征和小波奇异点检测的方法进行比较,实验结果表明采用Lipschitz指数熵作为特征都能有效克服噪声影响,在检测时间及检测率上较另外3种方法有显著提高.     

不同类型含天然气水合物沉积物的声学特性

 针对中国南海海底浅层含天然气水合物沉积物泥质粉砂岩和粉砂岩,采用超声波探测和模拟实验,研究了不同水合物饱和度与围压条件下两类沉积物的声波响应特征及差异。结果表明,围压变化条件下,两类沉积物的声波速度随围压升高而增大,围压升高至饱和点后两类沉积物的声波速度不再变化,两者的围压饱和点相差7~10 MPa;水合物饱和度变化条件下,两类沉积物的声波速度随水合物饱和度增加而增大,增速呈"慢-快-慢"趋势,其中水合物饱和度20%~40%为声波速度较快增长区间,增幅达22%以上;水合物饱和度相同、围压相同时泥质粉砂岩的声波速度均大于粉砂岩,水合物饱和度与围压变化时对两类沉积物的声波速度影响较大,且对泥质粉砂岩的声波速度影响程度大于粉砂岩。     

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.     

基于Potree结构的建筑物激光点云与BIM点云的变化检测

建筑变化检测可对建筑管理及决策提供有力支持。目前建筑变化检测的难点是完成检测任务所需计算成本高。为了提高检测效率,提出一种基于Potree结构的建筑物激光点云与建筑信息模型(building information modelling, BIM)点云的变化检测方法。该方法将实时获取的激光点云,与建设初期规划的BIM进行比较,检测和识别出二者之间的差异,作为建筑变化检测的结果。实验结果表明,与基于可修改嵌套八叉树结构方法比较,本文提出的方法在保证完整性、准确度等不损失的情况下,在时间复杂度上降低了22.05%。     

模糊熵应用于图象边缘检测

图象边缘检测在图象分析和识别中具有重要的意义作者将模糊子集理论＾１，２中的模糊熵概念引入图象边缘检测中支１，在图象的模糊特征平面上，用最大熵原则也确定边缘有阈值。实验结果表明了该方法具有良好的有效性。     

土无侧限抗压试验中的声发射特性研究

声发射检测技术因其无损、实时等优点已成为一种重要的无损检测与评价手段,但其在建筑工程领域尤其是岩土工程领域中的应用研究较少。将声发射技术应用于土的无侧限抗压试验,运用历经图和关联图的分析方法,研究土体受压过程中振铃计数、能量、持续时间、幅度这4个声发射特征参数的变化规律。试验结果表明,声发射技术可应用于土的无侧限抗压试验,声发射特征参数对土体受压过程中的应力的变化过程有很高的敏感度。     

反相高效液相色谱中同系物的熵收敛

从热力学角度研究了同系物的碳数收敛现象。根据计量置换保留模型，推出了熵变收敛点方程，讨论了熵收敛的物理意义。根据Ｚ值的两个分量ｉ和ｓ，将总熵变分成端基及侧链的熵变和重复单元的熵变两个分量。最后，通过实验验证了熵变收敛点的坐标方程。     

基于LASSO方法的结构突变理论研究综述

结构突变是统计学、经济学、信号处理和生物信息学等学科领域中的研究热点之一.Z.Harchaoui 等提出了基于LASSO的结构突变点检测方法,是近几年结构突变问题的最新研究方法.为了在国内推行该方法,系统介绍了国外基于LASSO方法的几种变点模型中的变点检测问题,其核心是把变点检测问题转化成模型选择问题来解决,并阐述了相应的算法.最后探讨该方法在不同学科领域的应用和前景展望.