基于小波分析与Boll改进谱减法的普米语语音增强算法

小波分析和Boll改进谱减法具有很好的减噪效果,但同时也存在"音乐噪声"和语音失真.为了解决这2个问题,基于这2种算法,研究了一种它们的联合算法并对加噪后的普米语进行语音减噪实验.通过对减噪后语音的试听和波形图的观察以及信噪比的对比,对实验的结果进行分析.实验结果表明,针对叠加了随机高斯白噪声的普米语,算法能有效地减少这2种方法单独使用时所产生的"音乐噪声"和语音失真.     

融合SS、MFCC和PMC技术的语音去噪方法

为提高语音识别系统在噪音情况下的识别率,提出了一种融合信号级去噪、参数级去噪、模型级去噪的方法.首先用谱减法对带噪的语音信号进行去噪,再利用Mel倒谱系数(MFCC)对处理后的语音信号进行特征提取,最后经过并行模型结合处理法(PMC)处理得到较高识别率的语音信号.     

基于属性熵和加权余弦相似度的离群算法

离群点检测是数据挖掘的一个重要研究方向,大多数离群数据挖掘算法在应用到高维数据集时效率较低。给出了一种基于属性熵和加权余弦相似度的离群数据挖掘算法LEAWCD.该算法首先根据局部属性熵分析每个对象在其k-邻域内的局部离群属性,并依据各离群属性的属性偏离度自动设置属性权向量;其次使用对高维数据有效的余弦相似度经加权后度量各对象在k-邻域内的离群程度,实现高维局部离群点检测;最后采用国家天文台提供的天体光谱数据作为数据集,实验验证了LEAWCD算法具有伸缩性强和检测精度高等优点。     

基于叠加编码的时间压缩转发中继协议

传统重复编码解码转发中继具有简单、易实现的特点,在无线通信中得到了广泛的研究.重复编码的采用使得中继接收和转发必须占用同等的信道资源,这在中继信道各链路质量存在差异的情况下会导致系统频谱效率低下.为此,文中提出了一种基于叠加编码的中继协议,利用叠加编码在信息速率调节方面的灵活性,既保证重复编码的使用,又允许对中继转发时间进行适当压缩,进而均衡各链路负载.理论分析及仿真表明,在信源及中继至信宿的组合链路较好的情形下,基于叠加编码的中继协议实现了更高的频率利用率.     

图的Laplacian矩阵谱半径

设G为n阶简单连通图,若L(G)为图G的度对角矩阵与邻接矩阵的差,则称L(G)为图G的Laplacian矩阵.结合非负矩阵谱理论,利用图的顶点度和平均二次度给出了图G的Laplacian矩阵的谱半径的新上界,同时给出了达到上界的极图.     

圈不交的双圈图的距离谱半径(英文)

图G的距离谱半径ρ(G)是图G的距离矩阵的最大特征值.本文利用线性代数和图论的方法,先给出了一些使距离谱半径递减的图变换,然后利用这些变换确定了圈不交的双圈图中距离谱半径最小的极值双圈图,同时,给出了对应距离谱半径满足的三次方程.     

独立学院课堂教学质量评价指标权重的确定方法

首先运用了秩和运算法和熵值法,分别计算出学院课堂教学质量评价指标的权重,然后运用乘积集成赋权,对各评价指标的权重进行了修正。结果表明：调查数据计算出的权重具有很强的客观性,并能很好地反映各指标的重要性。     

采用熵函数法的多传感器空间配准算法的研究

针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。     

*-n-仿正规算子的性质

主要给出了*-n-仿正规算子的一些性质:若T是*-n-仿正规算子,则T的B-Weyl谱满足谱映射定理;若T是*-n-仿正规算子,则T有谱的连续性.     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.