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.     

苯在Ru-Zn/Ru（0001）合金表面上的吸附——密度泛函研究

为了理解苯在Ru-Zn合金催化剂上的部分加氢催化机理,采用密度泛函方法对苯在Ru-Zn/Ru（0001）面上的吸附进行理论研究。计算结果表明,当苯的碳原子或者共轭双键直接位于表面Zn原子的atop位时,其吸附热较Ru（0001）面上的类似吸附状态下降约60%.Zn原子与苯环C原子之间的排斥作用导致苯环的成键轨道与表面Ru原子的价层轨道之间的空间对称性下降,从而不利于苯与合金表面的键合。当吸附位离开Zn原子时,邻近Zn原子对于苯的吸附基本没有影响。     

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.     

合金铸铁激光处理的探讨——Ⅱ.激光辐照工艺参数的控制

用热传导方程控制激光辐照温度,建立了一种新回归方程以控制激光辐照硬化深度,选用卡尔丹公式列热传导方程及同归方程联立求解,可得到同时满足一定的硬化深度及表面最高温度双重要求的工艺参数,此种方法可作为激光硬化处理工艺参数的控制或预报,对本合金铸铁的激光硬化处理,其表面温度的下限应大于其熔点温度,即以表面产生微熔的快速冷凝处理为宜,并以选取低功率慢扫描为最佳。     

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。     

ZnWo4：Cr^3＋的吸收光谱研究

本文通过对ZnWo4:Cr^3 晶体的光学吸收谱的观测资料^[1]的分析，假定Cr^3 杂质的有效晶场的八面体结构的变形后的D4晶场。采用Oh点群表象准对角型简化强场方案，导出了d^3-D4强场能量矩阵。首次计算了ZnWo4:Cr^3 的自旋允许谱精细结构。理论计算结果与实验吻合较好。     

第二类非线性Fredholm型积分方程数值解的超收敛性

本文讨论第二类非线性Ｆｒｅｄｈｏｌｍ型积分方程数值解的超收敛性，以Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法为基础建立了该类方程的Ｇａｌｅｒｋｉｎ算法、小波Ｇａｌｅｒｋｉｎ算法以及它们相应的迭代校正格式，证明了两种算法数值解的超收敛性，不仅将Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ积分方程的结果推广到第二类非线性Ｆｒｅｄｈｏｌｍ型积分方程，而且应用小波分析工具得到了更精确的结果．     

自旋玻璃和可重入磁体的电子自旋共振

本文介绍了非晶(Fe_pNi_(1-p))_(75)P_(16)B_6Al_3在9 GHz上的电子自旋共振实验结果。结果表明在低温区垂直几何和平行几何的情况一样,其共振线宽随温度的降低成指数增加。     

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。     

象质评价中光学孔径与波象差的最佳匹配

导出了光学孔径与波象差共同决定成象质量的一些关系式，并从理论和实践两方面找出上述两参数的最佳匹配范围。文中得出的结果与以往传统的象质评价判据有明显的区别。