基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

一种解决噪声主动控制中时滞问题的思路

对噪声主动控制进行了探讨，提出一种利用计算机存储概念和寻址技术，从计算机数据处理系统入手解决时滞问题的思路，并给出了结构图。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

战斗机起飞噪声测试及特性分析

目标特性的研究是智能武器系统进行目标识别的基础。主要对某型战斗机在起飞阶段产生的噪声信号进行了测试方面的探讨，介绍了测试系统的原理和各部分的功能，并分析了其时域和频域特性，具有一定参考价值。     

兰州市交通噪声的现状分析及对策

根据5年(1996—2000年)兰州市城区道路交通噪声监测数据,对兰州市交通噪声污染现状给予评价;同时分析了交通噪声的年际变化原因及发展趋势,并提出了相应的治理措施.     

射线检测系统的优化设计

射线检测，系统优化目的是能在检测过程中检测到尽可能小的疵病，因此，在对系统进行优化设计中，灵敏度是最重要的指标之一，也是我们最关心的参数，先对影响灵敏度的成像环节进行系统优化的讨论，并从透照电压、影像的降噪技术、补偿技术等方面进行优化研究，得出了一些有益的结论．     

基于自适应逆控制技术的船舶操纵仿真控制

对自适应逆控制理论中的对象动态控制问题和对象扰动控制问题分别进行了探讨，并且针对船舶模型特性，改进了自适应逆控制的框图，使其能够更好地应用于船舶操纵控制。在算法上用最小二乘法代替LMS(Least Mean Square)算法对船舶进行模型参数辨识和控制器的设计。仿真结果表明，改进后的自适应逆控制算法能适应船舶数学模型的变化，与PID控制相比，这种算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

Y^3＋,La^3＋对CaSO4：Eu^2＋发光性质的影响

用沉淀法合成了掺杂Y~(3 ),La~(3 )的CaSO_4:Eu~(2 )稀土发光材料,研究了材料的晶体结构和荧光光谱,根据实验结果,所制样品基本上属正交晶系、C_(2v)空间群,Eu离子在CaSO_4中的激发峰为基态到4f~65d(E_g),(T_(2g))激发态的跃迁;样品发射主峰位于383um,属于Eu~(2 )的~5P_(7/2)→~8S_(2/7)跃迁,说明样品中Eu离子主要以Eu~(2 )的形式存在。CaSO_4:RE(La,Y)本身没有荧光,Y~(3 ),La~(3 )掺入CaSO_4:Eu中未改变基质的晶型结构,但可增强CaSO_4:Eu中Eu~(2 )的荧光强度。     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。