LPC-10声码器算法研究与实现

<正>语音编码按照编码方式大致分波形编码、参数编码和混合编码3种。参数编码又称声码器编码,它是先在频域或者其他变换域提取信源信号的特征参数,然后对这些参数进行编码和传输,最后根据这些特征参数重建语音信号。本文,笔者使用Matlab软件对线性预测编码进行了仿真实现。利用三电平削波和自相关法计算基因周期估值,利用短时自相关法获取线性预测系数,利用两元激励法得到合成语音。结果显示,合成语音具有较好的质量。     

一种语音信号线谱对参数的优化算法

提出了一种计算语音信号线谱对（LSP）参数的新算法。LSP参数可以通过求解一个与线性预测系数（LPC）相关的非线性N阶方程得到。首先利用埃特金迭代法求高阶非线性方程的一个实数根,再采用多项式综合除法降阶,最后运用费拉里算法求解一元四次方程的根,得到LSP系数。理论分析以及基于TMS320C5510 DSP的实验结果表明,本文提出的算法与目前的算法相比,不仅计算精度高、运算量小,完全可以实时处理。而且并可应用于G.729A标准等低码率实时语音传输系统。     

基于PID算法对智能车自动控制的研究与实现

本设计以摄像头为传感器,利用电机和舵机来控制智能车的方向及速度,旨在研究并实现PID控制算法。其间设计并建立了简略的数学模型,进行相应数学公式的推导,同时通过相关软件进行仿真,结合实际参数,研究PID算法的原理。其目的是将PID算法与智能车车模相结合,使智能小车能够正常并稳定地沿着路径行驶。     

可扩展性雷达多波形系统设计与实现

本文从硬件设计、器件选型及波形产生等方面考虑,介绍利用FPGA+DAC+DSP技术生成多种线性调频和步进频率雷达信号且可扩展设计的高性能雷达波形设计系统。该系统已通过内外场验证阶段,较好地完成了波形产生任务和各种控制等任务。     

基于蚁群算法优化的配电网络仿真平台的设计与实现

针对配电网络规划中的难以快速寻优的特点,提出蚁群算法,并且通过GUI平台开发基于蚁群算法的仿真平台,并将其应用于配电网络规划问题中。研究结果表明,蚁群算法可以对参数进行自动寻优,快速得到更加精准的配电网络规划曲线及最优解。开发的仿真平台具有更快、更准确的特点。     

最大腐蚀深度预测算法的分析与实现

石化行业涉及各种化工原料和产品,大多使用地面立式金属储罐装载。金属储罐受多种因素影响会不可避免地发生腐蚀,其中储罐底板腐蚀最为严重。基于极值理论的最大腐蚀深度预测符合Gumbel分布,可以有效计算其剩余寿命。实验表明,基于极值理论的最大腐蚀深度预测算法是一种更加科学、可靠的方式。     

换流变压器差动保护对称性涌流识别算法研究

本文比较了换流变和普通变压器在接线形式上的特殊性,分析了换流变保护差动中对称性涌流产生的原因。根据换流变对称性涌流的波形特征,提出了一种虚拟制动电流的构建方法,通过构建的虚拟制动电流和实际采样电流进行波形预测,根据定义的波形系数函数进而求取波形系数,通过波形系数的差异可以有效识别对称性涌流。通过仿真验证,所提出的对称性涌流识别算法可以有效避免换流变保护装置在发生对称性涌流时产生误动,发生空充于故障的情况时保护可以有效动作。     

基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究

本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。     

单参数快速搜索BP算法的研究与应用

提出了一种基于单参数坐标轮换法的改进BP算法.与其他算法相比,它不仅寻优方向性强,目标函数计算量小,而且使BP网络的收敛速度明显提高.仿真应用表明,该算法具有很好的鲁棒性.     

短基线定位算法的设计与实现

以用于水池内的短基线定位系统,对船模进行精确定位为研究对象,建立了解算的定位数学模型,仿真和水池实验结果证明了理论的准确性和工程的可行性.并且从理论上分析了产生误差的原因,进行了仿真分析.     

基于粒子群算法的珩磨加工参数优化研究

粒子群算法具有计算简单,收敛速度快和良好的全局与局部收敛能力等特点.通过对珩磨加工工艺参数的分析,构建了基于粒子群算法的珩磨加工参数智能选择模型,在理论模型的基础上通过实验数据对模型参数进行了优化.研究证明该方法用于珩磨加工工艺参数的选择具有可靠性高、选择操作简单、实用性强等优点.     

广义预测自适应控制及改进算法研究

控制实践中许多复杂的工业系统数学模型很难精确建立,而且工业对象的结构和参数往往具有不确定性,要建立精确的数学模型非常困难.针对此问题提出了广义预测自适应控制算法,在此基础上介绍了隐式广义预测自校正控制,对其进行仿真研究,结果证明了该算法的有效性和优越性.     

IPF算法与N-R算法的对比研究及应用

IPF算法和N-R算法在列联表的相关模型研究中应用广泛.本文通过MATLAB实现了IPF算法和N-R算法,并通过数据模拟研究了两种算法的优劣.模拟结果显示,IPF算法具有稳健、简洁等特点,而N-R算法在迭代次数、精度方面有优势,算法的实现和对比研究对实际应用具有重要地参考意义.     

基于OpenCV的摄像机标定算法的设计与实现

本文针对基于视觉导航的无人驾驶汽车导航系统,提出一种基于OpenCV的传统摄像机标定方法实现摄像机标定算法.最后,通过测量标定板的顶点坐标来验证导航系统标定算法的精确度.实验结果表明,采用该标定算法测量系统的定位精度高,而且具有实用、简便、快速等优点.     

n次参数曲线的算法研究

提出一种生成n次参数曲线的算法,在生成曲线的过程中利用增量计算有效降低了计算量,并动态调整步长,可以使生成的曲线达到像素级,采用堆栈技术充分缩短了计算机的运算时间,提高了运算速度.因传统方法无法描述封闭的曲线,也不同于基于优化的拟合隐式曲线方法,无须考虑函数的形式或多项式的次数.算法涉及了动态调整步长问题,并分类处理了各种情况,因而该方法有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力,在物体边界重建、缺损图像复原等领域有一定的应用前景.     

铣削加工切削力及功率的ANN算法研究

铣削加工是一种复杂的、非线性的切削过程,能否选择合理的切削参数,对铣削加工的切削力及切削功率有很大的影响,这对加工零件质量、刀具及设备的寿命至关重要。ANN(人工神经网络)算法作为处理复杂非线性问题的工具,在工程领域有着广泛应用。建立结构合理的神经网络,快速准确计算切削力及功率,能优化切削参数,降低加工成本。     

用Visual Foxpro实现Apriori算法的研究

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题,探讨了Apriori算法,基于该算法,提出了1种用Visual Foxpro求频繁项目集的方法,并编写了求频繁项目集的程序。     

基于SVM的GPS高程拟合方法的参数选取研究

本文详细阐述SVM在GPS高程拟合的应用和原理,介绍SVM方法参数选取的意义和重要性,结合MATLAB在不同样本的情况下,对三种参数寻优方法进行对比试验。结果表明,PSO算法比其他两种算法更稳定,拟合精度也更高。     

参考轨迹系数可变的模型算法控制(基本研究)

模型算法控制(MAC)是预测控制的一类重要算法.本文提出了采用改变乡考轨迹系数以改进系统控制质量的方法,给出了在线构成方案并进行了计算机仿真.结果表明,该方法与一般MAC相比,具有较好的快速性和鲁棒性.     

基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预测模型研究

本文首先阐述了BP神经网络和ABC算法的基本概念,结合现阶段环境空气质量需求,明确了雾霾天气预测预警的必要性,然后结合安徽省大气质量指数数据,从空气质量等级评估、预测指标体系构建和雾霾天气预测模型选择等方面,研究了基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预警模型,以期进一步提高雾霾等级评估与预测的准确性,提高政府相关部门决策的时效性。