一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用

随着互联网大数据技术的发展,各种互联网+交通的新业态不断涌现,行业内出现了大量丰富的数据资源。在交通强国建设背景下,更好地利用互联网大数据技术为智慧交通发展赋能成为重要任务。针对传统信号控制系统优化频率低,数据采集设备完备度差等缺陷,采用网约车轨迹大数据技术研究智慧信号控制优化系统,介绍了系统架构、特征和信号控制优化技术。该系统在济南、武汉和柳州等城市的实践结果表明,在不依赖渠化及路口改造的前提下,仅通过信号控制优化及软件升级的方式,能有效地降低重点路段和路口的工作日早晚高峰平均延误时间和停车次数等关键指标,其降幅可达10%～20%,能够有效缓解交通拥堵现状。     

热轧低碳DC04钢表面色差产生机理及控制

针对钢铁企业生产中热轧低碳DC04钢出现的色差问题,通过对现场取样分析,明确了造成热轧带钢表面色差缺陷的主要原因是中部和边部的氧化铁皮的厚度和结构存在差异.为解决这一问题,利用高温差热分析仪(TGA)和场发射电子探针(EPMA),模拟研究了在连续冷却过程中氧化铁皮微观结构的转变规律.结果表明,先共析Fe3O4优先在原始的Fe3O4层处形核生长,随着温度的降低,开始生成片层状的共析组织Fe3O4+α-Fe,但当冷却速率达到25℃/min时,共析反应被阻止.依据实验结果在生产现场进行工业试制,通过合理的设定卷取温度和冷却速率有效地控制氧化铁皮微观组织结构和厚度,基本消除了表面色差缺陷.     

基于单片机的ECU模块自动检测系统

<正>电动助力转向控制器EPS(Electric Power Steering电子控制单元ECU(Electrical Control Unit)是汽车Device)的一个核心模块,在汽车的安全性、可靠性、稳定性和舒适性等方面发挥了重要的作用。作为一款汽     

电子控制模块(ECM)技术在C-15柴油机上的应用

<正>C-15型柴油机是六缸直列式、四冲程、水冷、废气涡轮增压式电控柴油机。与传统机械调速柴油机相比,该柴油机使用了电控燃油喷射系统取代了传统的喷油泵—高压油管—喷油器的机械式燃油系统,用EMC电子控制模块取代了机械液压式调速器系统及其控制机构与调控传动装置。通过电子控制模块(ECM)对柴油     

含有输入动特性不确定飞控系统的自适应滑模控制

针对含有执行器动特性和严重不确定性的非线性飞控系统,提出一种非线性自适应滑模控制器. 该控制方案的主要特征是对系统不确定性没有匹配条件的限制. 控制器由两部分组成：一部分根据称为标称模型的已知非线性模型进行控制器设计,另一部分根据建模误差的估计参数设计自适应滑模控制器. 对某飞机的非线性6自由度未解耦模型进行仿真,验证了该方法对系统不确定性具有较强的鲁棒性,对期望输出有良好的跟踪精度.     

“嵌入式控制系统”在我院研制成功

随着中小规模工业企业对生产控制的要求越来越高,工业控制技术正在向智能化、网络化和集成化方向发展。传统的依靠PLC控制器实现的各设备单独控制的模式已无法满足生产和管理的需要,且在运算、数据处理、网络功能等方面都难以满足现代控制系统的要求。嵌入式技术的发展和逐步完善为优化中小型控制系统提供了一个很好的解决方案。嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪,适用于应用系统对功能、可靠性、体积和成本有严格要求的专用计算机系统。与通用的工业控制计算机相比,嵌入式系统的结构更加紧凑、     

中药灵芝FTIR指纹图谱的研究

对多个不同产地、不同品种的灵芝样品进行FTIR扫描,得到的FTIR图谱经计算机标准化处理后,建立了灵芝FTIR指纹图谱;将灵芝FTIR指纹图谱存入质量控制检索图谱库作为标准谱图,建立起一整套可用于鉴别灵芝样品真伪的计算机软件系统.     

基于大脑情感学习的转台逆模型补偿控制

针对传统控制方法难以克服飞行仿真转台伺服系统中存在的摩擦等非线性干扰力矩问题,提出了一种基于大脑情感学习(brain emotional learning, BEL)模型的转台伺服系统复合控制方法. 在传统PI反馈控制器的基础上,设计了基于BEL模型的同结构系统逆模型辨识器和前馈补偿控制器. 通过在线辨识系统逆模型来学习BEL模型的节点权值. 理想转台模型的数值仿真和实际转台伺服系统的实验结果都表明：BEL模型学习能力强,能满足实时控制要求,基于BEL模型的复合控制策略能有效抑制摩擦力矩的影响,提高转台系统的跟踪性能.     

一类不确定线性时滞系统的H∞控制

基于稳定性理论,利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式处理方法,结合自由权矩阵思想,研究了一类多个范数有界不确定的线性时滞系统的H∞控制问题,给出系统具有H∞性能的一个线性矩阵不等式条件．所设计的控制器对于系统所允许的参数不确定性和时滞,能保证闭环系统渐近稳定且具有理想的性能指标．