一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.     

管中窥豹——从连动流水句看英汉句法的不同

流水句是最能体现汉语特色的句式,没有标记照样能自由表达事理和感情.这是英语所办不到的.而英语自然有它自己的表达方式来完成类似的表达要求.     

亚纯函数与其导数的公共Julia方向

本文研究不指定级的亚纯函数与其导函数的公共Julia方向的存在性问题。     

划分n维单形体积的最小值问题

本文将文[2]划分四面体体积的问题推广到n维单形的情形，得到一个划分n维单形体积最小值的结果。     

模和容量

本文论述了复平面内两个非交紧集的模与容量及环域的保形模是彼此一致的这一重要关系。     

具相对位移的双周期平面弹性第二基本问题

本文给出了双周期基本胞腔内含若干个任意形状孔洞的具相对位移的平面弹性第二基本问题的三种提法(Ⅰ),(Ⅱ),(Ⅲ),并采用路见可、мусхелишвили的复变函数方法,构造出了复应力函数解的形式,将问题(Ⅱ)归结为正则型的具核为Weierstrassζ函数的奇异积分方程。同时给出了求解方法。     

特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。     

纳米级位移传感器接口电路的研究

从降低噪声的角度，研究了用于微位移传感器的接口电路，介绍了几个主要环节的设计与参数选择，该接口电路及成功用于纳米级位传感器中。     

周期函数的导函数的周期问题

本文将证明：在整个实轴上可微分的周期函数与其导函数的周期相同这一推测．