基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference，EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于频控阵的递推最小二乘波束形成算法

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣发生偏移问题,采用递推最小二乘波束形成算法处理。仿真结果表明,存在指向误差时,该算法在两种机制中均能在目标位置形成主瓣,在干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的稳健性。     

特大型剖分调心滚子轴承加工的研究

本文提出了特大型剖分调心滚子轴承原加工工艺流程的不足,并对其进行了调整和改进,分析了加工过程中的难点,并提出了解决方案。     

语言符号任意性原则视角下的辞格应用--以莫言《蛙》为例

修辞手法的使用是一种语用行为。将索绪尔任意性原则与《蛙》中辞格建立有效的联系，依据能指—所指理论对修辞进行剖析，可以进一步丰富该理论，有助于分析作者使用的修辞手法。所作的具体阐述表明，辞格的应用是建立在绝对任意性下的相对任意性的联系。     

数控仿真中切削面计算的并行化研究

针对高离散精度模型与刀具包围体进行切削计算的情况,由于三维图像重建的计算量大,基于传统CPU实现的数控加工仿真系统不能满足实时性的三维绘制。本文利用GPU的并行性特点,提出并行方式数控仿真切削面显示算法:通过线程并行处理基于MC算法的实体构造模型中体素与刀具包围体的切削计算,根据切削后体素角点信息和边的状态查找建立的构型索引表和交点数目索引表,加速数控仿真切削面的提取,从而提高三维图像的绘制速度,满足实时性显示要求。     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

铸造工艺仿真设计前处理及过程处理应用技术

以应用ProCAST和MAGMAsoft 2款软件为例，针对铸造工艺仿真设计前处理和过程处理每个环节的主要内容与使用方法进行了较为详细地归纳、分析和总结。提出了处理过程的技术路线，并系统地介绍了每项应用内容的操作平台与使用步骤，从而为高效地应用铸造工艺仿真设计提供理论和技术支持。     

基于三导向条结构的枪钻深孔加工动力学分析及圆度误差优化

为了改善深孔加工的圆度形貌,依据枪钻深孔结构与加工中的实际受力情况,结合导向块对提高孔加工圆度形貌所起到的作用,设计出具有三个导向块的优化结构。在保证计算精度的前提下,通过有限元分析法及力学模型的特征矩阵推算出深孔加工过程中出现圆度误差的数学表达,并通过数值仿真分析与实验研究,对比分析了两导向块结构和三导向块结构枪钻在相同的加工条件下圆度误差形成的情况。计算结果表明,三导向块结构的枪钻加工孔的圆度误差更小。可见,三导向块结构可以有效降低圆度形貌变形的出现,提高加工质量。     

物联网和智慧城市数据处理与管理概念体系构建——以ITU-T数据处理与管理焦点组标准化项目为例

概念体系构建和术语工作是制定任何标准的基础,在多学科和多领域的场景中,构建概念体系和术语工作面临不同利益相关方需求不同而难以达成共识的巨大挑战。文章梳理了ITU-T FG-DPM在促进不同利益相关方和项目组成员之间达成通用概念共识构建统一术语及定义的经验,通过规范概念体系的构建过程,采用术语多维度协同视角来构建统一的数据处理与管理概念体系,促进了工作组和项目组内外在物联网与智慧城市领域数据处理与管理方面达成共识。文章对多学科多领域场景的概念体系构建和术语工作具有一定参考意义,并不局限于物联网和智慧城市领域。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.