AutoNaut构型波浪滑翔器驱动机构数值模拟

波浪滑翔器是一款利用水下波浪动力转换机构实现波浪推进的水面无人探测平台,它出色的续航性能和无污染等优点受到了广泛的关注和认可。但是由于波浪滑翔器复杂的双体结构会导致其对作业水深有一定要求,且存在弱机动性、布放回收较为苛刻等缺点,制约了其全海况覆盖的发展。为了克服上述缺点,本文研发一种新型的利用升沉-俯仰共同驱动的波浪滑翔器(AutoNaut构型波浪滑翔器,ANWG)是极为必要的。首先,分析了ANWG推进机理,确定了其总体功能要求和设计目标,并完成了ANWG样机的总体结构设计;其次,进行了ANWG初步海试实验,对浮体船运动响应进行了分析,通过AQWA软件仿真计算,确定了ANWG浮体船的水动力参数,并基于浮体船的运动响应建立了被动扑动水翼的数值模型,得到了最佳的前后水翼弹簧刚度系数;最后开展了ANWG自航行海试实验,通过实验得到的推力和水翼摆角等因素与仿真结果进行了对比,结果验证了理论分析和仿真结果的正确性和可靠性。     

基于改进线性预测基音频率的语音情感识别系统

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构建模型,利用构建的模型消除声道响应信息以及抑制噪声干扰。由于此方法对于分类模糊化问题没有得到较好改善,利用模型相同的LPCMCC(LPC Mel cepstral coefficients,LPC美尔倒频谱系数)来对线性预测基音频率进行改进,并设计基于线性预测基音频率、其改进特征、LPCMCC与SVM(support vector machines,支持向量机)的语音情感识别对比实验。对比实验表明,此改进特征提取方法应用在情感识别领域的平均精度最高为84%,比线性预测基音频率和LPCMCC要高出22%、14%。为了测试此改进特征在真实环境中的分类效果,在此改进特征的基础上设计了一种基于MATLAB GUI技术的语音情感识别系统。实验结果表明这种新的改进特征能有效改善情感识别时出现的分类模糊化情况,基于此改进特征的语音情感系统能广泛地识别出噪声干扰下的说话人情感。     

叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

基于Raptor编码的多输入多输出光通信系统设计

为了提高可见光通信(Visible Light Communication, VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间-角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。     

基于量测转换与输入估计的机动目标跟踪算法

针对雷达系统中机动目标的跟踪问题,提出输入估计(input estimation,IE)与无偏量测转换（unbiased converted measurement,UCM）相融合的自适应算法。用无偏量测转换技术将观测量转换到直角坐标系,使得在极坐标系内应用IE成为可能;提出检测窗内加速度阶梯变化的假设并推导相关模型,使得单个输入估计器能够跟踪各种变化机动。仿真分析表明,算法与基于多滤波器并行工作的交互式多模型相比,跟踪精度相当,但运算量大大降低,因此适用于对性能和实时性要求较高的场合,有很好的应用前景。     

离散时间多输入时滞系统的镇定性问题

在系统矩阵和输入矩阵满足某种条件的前提下,给出了系统可镇定的充要条件及镇定系统的反馈控制器设计。使用的方法是基于系统简化,把原问题转化成等价的无时滞系统的镇定性问题。     

P300的BCI汉字在线输入系统

针对在P300的脑-机接口(BCI)汉字输入系统中输入速度较慢的问题,开发了一套新型的汉字拼音输入在线脑-机接口系统.用户界面中设计新型的二级选择模式,减小了用户在实验中的视角转移,并且将自然语言处理(NLP)技术用到此系统中,可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高.实验结果表明:此改进的P300-BCI系统汉字输入速率可达1.37 字·min^-1,有效地提高了汉字的输入速率;随着用户使用次数增多,系统的效果会进一步得到提高,用户与外界交流将会更加方便快捷.     

载人潜器水动力性能研究

 水动力性能是载人潜器的关键技术指标,特别是在总体设计阶段针对载人潜器进行水动力计算具有重要意义。研究了数值计算的方法,选取长细比为6：1 的椭球体为研究对象,开展了网格划分方式的研究,得出了计算结果,并将计算结果与实验值进行了对比。对比结果表明,该方法具有一定的精度,验证了数值计算方法的可行性。选取几个典型工况,针对轻载作业型载人潜水器水动力进行数值预报,得出了相关的水动力系数,为该载人潜器的总体设计提供了理论依据。     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.     

基于改进的长短期神经网络的贵州方言辨识系统的设计与实现

汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,本文设计并实现了贵州方言辨识系统,该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的辨识和方言语音样本的采集。方言样本采集于贵州省6个地区,首先提取语音样本与口头禅的梅尔频率倒谱系数MFCC,然后每份语音样本MFCC后面加上相应地区的口头禅MFCC,最后通过奇异值分解得到该系统的输入数据。该系统的网站主要用于训练数据的储存与修改,采用ASP.NET技术并利用C#、JavaScript和T-SQL等编程语言实现。实验结果证明贵州方言辨识系统是高效的,让用户获得极大的方便和客观统一的方言辨识结果。