GSM和CDMA系统语音编码技术的分析和比较

语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量、信道容量等有重要影响。讨论了ＧＳＭ全速率编码及增强的全速率编码和ＣＤＭＡ变速率编码,分析并比较了各自编码特性及其对移动通信的影响。     

PLC控制异步电机变频调速传送带精确定位系统的设计

三相异步电机变频调速可以获得理想的调速性能,当进一步采用PLC、D/A转换器、变频器、三相异步电机及旋转编码器组成闭环控制系统将大大提高控制性能,可进行PID控制,具有远程通信功能,闭环系统又能提高位置控制的定位精度,本文介绍了采用PLC来实现传送带精确定位闭环控制的方法。     

基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取

为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。     

HDTV视频编码器的动态图像组结构和码率分配策略

基于子图划分的高清晰度电视（ＨＤＴＶ）视频编码器,先将１ ９２０×１ １５２ 的ＨＤＴＶ画面划分成６ 个１ ９２０×１９２ 的水平条状子画面,由６ 个子编码器并行编码,最后将６ 路码流合成为ＨＤＴＶ码流．文中以场景切换检测为依据,进行动态图像组（ＧＯＰ）结构调整,以Ｉ帧场景复杂度为依据进行码率分配．实验表明,该策略能很好地保证子图重建质量和ＨＤＴＶ各子图之间主观重建质量的一致性,清除可能出现的子图划分效应．     

一种新的快速码本搜索算法设计

提出一种新的分类预选算法。旨在解决矢量量化数据压缩技术中,当码本值和矢量维数增大时,全码本搜索产生很大的实时复杂计算问题。该算法与传统的全搜索算法相比,能减小编码矢量选取过程中产生的计算复杂度。同时,编码器的性能几乎没有受到影响,仅仅在存储需求量方面略有增加。     

转动角度控制定位系统设计与实现

为了在分布式系统中通过单编码器实现多控制模块的角度控制和定位,本文通过设计角度定位编码器脉冲信号采集接口电路、多路信号分发电路和计数器电路,构成了一个多节点的角度控制系统,通过实际运行测试达到了产品的控制要求。     

随机森林与自编码器相结合的自适应特征选择算法

特征选择在信用评估中是一种常用的数据降维技术。然而,传统的特征选择方法主要基于特征之间的线性相关性,无法有效处理非线性数据关系,导致无法准确估计变量之间的相关性程度。为了克服这个问题,该文提出了一种改进的特征选择算法,结合了随机森林和自编码器的优点。首先,利用随机森林去除与目标变量不相关的特征。然后,计算剩余特征的综合重要度,并使用这些保留的特征来训练自编码器神经网络。最后,使用自编码器的学习参数初始化一个三层神经网络,用于重构特征。在公开的信用评估数据集上进行了实验,结果表明,所提出的算法相对于其他方法表现更出色。     

一种MCSEM数据噪声压制方法

针对海洋可控源电磁(MCSEM)信号在勘探中极易受各种噪声干扰,影响后期反演以及数据处理准确性的问题,提出一种注意力机制引导的卷积自编码器海洋可控源电磁数据消噪方法.首先基于自编码器,构建基于卷积自编码器的海洋可控源电磁数据消噪网络,然后根据数据中存在噪声的特点对其进行优化,加深网络深度、引入注意力机制,使网络能更关注数据中的有效信号特征,增强特征提取能力,构建网络模型,实现对海洋可控源电磁数据噪声的压制.实验结果表明,在对海洋可控源电磁数据噪声压制中,该方法比db8小波消噪方法和变分模态分解消噪方法信噪比更高、均方误差更低,同时应用到实测数据中仍能较完整地保留信号特征并增加偏移距的可解释范围,证明了该方法在海洋可控源电磁数据噪声压制中的有效性.     

面向不平衡数据和特征冗余的网络入侵检测

为了解决传统方法因数据不平衡及特征冗余而导致检测准确率不高的问题,提出了一种结合SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法采样的SDAE-LSTM(stacked deep auto-encoder-long short term memory)入侵检测模型。首先,针对数据不平衡问题,采用SMOTE算法在少数类样本点之间随机插入样本增加其数量,达到类间平衡的目的。其次,针对特征冗余问题,利用堆叠式深度自编码器(stacked deep auto-encoder,SDAE)进行降维,实现数据的深度特征提取。最后,基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络,精准捕获网络入侵特征,准确地实现入侵检测。通过在UNSW-NB15数据集上的大量实验,有效证明了本文模型与其他模型相比有着更好的入侵检测效果。     

锯材材积自动计量方法的研究

本文提出了一种锯材材积自动计量的新方法。该方法以单片机为控制核心,采用对射式光电开关测量锯材的长度,绝对式编码器测量锯材的宽度和厚度,通过锯材体积公式自动计量锯材的体积。同时,此方法是针对建筑、装修和木材加工等行业提出来的,其意义在于适应木材市场发展的要求,降低人工测量过程中的劳动强度及误差等问题,提高测量的准确性,保证锯材计量的客观性,进一步体现了木料供货和加工双方之间的公平性。