自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

新疆哈萨克族3～6岁幼儿体质研究

通过对新疆哈萨克族3－6岁幼儿体质调研结果的分析与研究，揭示出了新疆哈萨克族3－6岁幼儿体格发育与体能发展的特点及规律。新疆哈萨克3－6岁幼儿体质总体状况一般，绝大部分幼儿处于中等水平；男幼儿略优于女幼儿；各年龄段之间差异不大。     

小视场下基于可移动3D-DIC的全场应变测量方法

由于试件工作环境空间有限,全场应变分析面临着相机光轴和试件表面不垂直和不同区域图像拼接获得的全景图像中存在拼接缝的问题。基于此,提出了基于可移动三维数字图像相关法(3D-digital image correlation,3D-DIC)全场应变测量方法,用于高分辨率形变和应变测量。该方法将双目相机安装在稳定的滑动台结构上,通过控制相机采集叶片不同位置图像,重建试件表面完整图像。提出基于散斑点匹配融合算法,将不同区域图像拼接为叶片全景图像。静态误差分析试验和均匀应变场分析试验被设计验证该方法的有效性。试验结果表明,该方法的横向和轴向应变误差分别为0.98%和1.03%,表明应变分析中具有较高的精度。该方法有效地实现了小视场环境下样本的全场应变测量。     

基于非均匀分布双融合节点的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）算法基础上进行改进的混合型融合算法．该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理．然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据．仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强．     

基于Gabor滤波和级联GCN与CNN的高光谱图像分类

在高光谱图像分类中,原始的图卷积网络作用在数据量较大的数据集上时,会出现内存开销大、时间成本高的问题,而且单一的图卷积网络模型不能对高光谱图像进行充分的特征提取。为了在数据量较大时降低时间成本并充分提取特征以提高分类精度,本文研究了Gabor滤波和批处理的图卷积网络级联卷积神经网络的融合网络对高光谱图像进行特征提取的方法,并在3个数据集上进行了验证。实验结果表明,本文的方法在对数据量较大的数据集分类时可以较好地降低时间成本,提高分类精度。     

雷达信号跟踪器的设计及实现

雷达信号的跟踪系统是中段探测定位装置的重要组成部分,完成信号的跟踪和数据传送的功能.它是以高速数字信号处理器(DSP)TMS320VC5409为CPU,核心部分采用现场可编程门阵列(FPGA)芯片EP20K200E实现.整个系统采用模块化设计,与以往的系统相比,集成度和灵活性都有了很大的提高.     

双层视图筛选下多视图主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类已标记样本稀缺的问题,研究如何高效利用多视图选取更高质量的未标记样本.首先采用不同方向、尺度的3D-Gabor滤波器产生兼具空间?光谱信息的数据立方体;然后进行双层视图筛选:第1层筛选最具充分性的多视图,接着针对传统视图多样性筛选计算量大、耗时长的问题,提出在低维空间计算视图的多样性强度值DI,利用D...