一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

基于硬件纹理体重建的切割算法

在硬件纹理加速体重建算法的基础上,提出了两种模拟三维数据切割的方法:利用深度缓存实现和利用离散距离场实现.由于使用了图形硬件加速,所提出的算法达到了交互速度,可以应用在手术模拟等诸多三维切割应用中.     

华西都市农业园艺中心智能化观光温室

华西都市农业设施园艺中心智能化观光温室位于“天下第一村”江阴市华西村北部,砂山脚下.温室总面积12000m^2,采用了先进的文洛式结构,配备了顶开窗通风系统,内外遮阳系统,水暖加热系统,风机湿帘降温系统,喷灌、滴灌系统,电器自动控制系统等先进的现代化温室设施,于2005年12月底建成对外开放.     

基于抽象实现结构图的数据流方程切片方法

提出在PASCAL抽象实现结构图上,采用数据流方程算法实现程序切片的自动化.该方法将过程蓝图的抽象实现结构图引入静态过程内切片领域,实现了程序表示形式与程序切片处理形式的统一,避免了传统方法产生控制流图的需要,简化了切片处理过程,提高了切片处理效率,并直观地反映了切片后的程序变化.     

利用运算矩阵数值求解常微分方程的改进方法

给出一种基于Haar小波积分运算矩阵求解常微分方程的改进方法,称之为区间分段法.在相同误差条件下,该方法计算速度更快,同时,对于不同的子区间,可根据精度的要求来设定离散点数,增加了应用的灵活性.     

框架和Riesz基的稳定性

从两方面讨论了Hilbert空间中框架和Riesz基的稳定性：在满足一定条件Bessel序列的扰动下，框架和Riesz基在Hilbert空间中的稳定性；把框架和Riesz基与小波结合起来，在母小波、采样序列的扰动下，小波框架和小波Riesz基在L^2（R）空间中的稳定性．对有关文献的相关结论进行了推广，目的在于可以根据框架的稳定性，设计或者选择一个更优的框架来精确地逼近信号．     

基于IP网络的自动拓扑搜索算法

目前局域网规模不断扩大、结构日趋复杂,网络速度及网络管理成为网络系统正常运行的主要指标及关键,其中网络拓扑自动发现是网管系统的基本要求和重要功能.要求网络拓扑发现速度快并可反映使用权级而决定服务内容、服务器、路由器和交换机的布局状况,提供可视化管理界面,如系统配置、节点状态和流量监控、异常告警等,对网络系统正常运行、防范网络攻击具有重要意义.本文提出一种基于移动Agent的网络拓扑发现改进算法(广度优先搜索算法),降低了拓扑生成的复杂度,从而提高了系统速度.     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型．该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别．实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性．     

不同麻醉深度下大鼠脑活动的复杂性分析

为了研究大鼠在不同麻醉深度下大脑活动的变化，探测麻醉深度对其脑电信号（EEG）的影响，采用KC复杂度和谱熵对不同麻醉深度下的EEG及其4个主要频段信号进行了复杂性分析．结果发现：随着麻醉深度的加深，EEG的KC复杂度和谱熵的值都随之减小，反之亦然，且KC复杂度在区分麻醉深度的变化方面比谱熵更为灵敏、准确；在麻醉状态下，delta频段是EEG信号的优势频段，正是它的动态变化主导了EEG信号的变化过程．