一种改进GMDH的新方法

本文提出在ＧＭＤＨ中利用“新息贡献”准则选择关键变量（包括初始变量和中间变量）、自动构成最优部分多项式，并且给出了递推算法以避免重复运算，从而优化了模型结构，提高了精度，简化了建模过程。最后用仿真例子验证了新方法的有效性。     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．     

语音意识对扩大听力词汇量的促进作用

语音意识研究是西方教育心理学的一个研究热点，本文介绍了语音意识的概念、培养、测量，总结了语音意识对单词学习帮助作用的相关研究；基于海南大学刘思（1995）关于学生英语听力词汇量小于阅读词汇量的实证研究，通过实验证明培养和训练学生的英语语音意识能够扩大其听力词汇量，强调指出我国外语教学要重视对学生语音意识的培养和训练并提出了相关建议。     

用ISD2500芯片实现的全自动语音介绍机

介绍了ISD2500系列语音录放芯片的功能特点,及利用ISD2500系列芯片及TX05D红外线反射开关设计的全自动语音介绍机的工作原理。     

带过重力补偿的比例导引制导律参数设计与辨识

研究以增大导弹落角为目标的过重力补偿比例导引律及其工程应用。将重力补偿信号作为加速度补偿指令引入线性比例导引回路,从而建立了仿真数学模型,分析了重力补偿系数、比例导引系数等参数对制导系统性能的影响,并根据遥测数据给出实际系统的过重力补偿系数、比例导引系数的辨识结果从而验证了理论设计结果,得到过重力补偿比例导引律的一般设计方法。     

基于 UKF滤波算法的语音增强技术

基于卡尔曼滤波算法的语音增强方法在实际应用中得到了比较广泛的应用,但是这种方法要求模型必须是线性的,在实际环境中语音模型一般为非线性,为了解决这一问题,本文提出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)滤波的语音增强算法,较好地解决了上述的问题.仿真实验结果表明,该方法在较好地消除背景噪声的同时,能保持较好地语音可懂度.     

一种基于过采样技术的非最小相位系统盲辨识方法

提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息.对于单输入单输出的线性离散系统,经过输出过采样后可以等价为单个输入、多个输出的传递函数模型,这多个输出函数具有相同的分母多项式和不同的分子多项式.采用子空间分解法可以确定分子多项式的参数,通过对系统输出信号自相关函数的处理可以得到分母多项式,最终可以得到原系统的结构参数.与传统高阶矩方法相比,该方法对噪声的敏感度更低,辨识的精度和速度也有很大提高.仿真结果表明,当信噪比大于15dB时,该方法可以有效地辨识出系统参数.与高阶矩方法相比,辨识门限信噪比降低了10dB,估计精度提高了20%,辨识速度加快了3倍.     

同步电机在线参数辨识的混合算法

根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s.     

核心元素的特征及其在决策树生成中的应用

利用粗糙集约简的辨识矩阵，给出属性是核心元素的充要条件为该属性是辨识矩阵中单元素集．利用上近似与下近似给出了判断是否核心元素的两个充分条件，指出利用核心元素简化决策树比用熵函数ID3方法简化的决策树更简单．     

线谱对矢量量化方法的改进

介绍了8kb／sCS-ACELP语音编码算法中线谱对参数的基本原理，对线谱对参数作了详细的说明，并给出了由LPC系数到线谱对参数的转变过程。对算法中线谱对量化方法做了分析，提出了改进方法。通过仿真试验，证明了新的量化方法有一定的有效性。