基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。     

口令识别系统

介绍一个计算以TMS32020信号处理器为主,由IBM—PC/XT机控制的定人口令实时识别系统。算法原理是由线性预测编码(LPC)系数转换为倒频谱(CEP)参数;在模式识别中,采用两级匹配法。由于算法的优化和高速处理芯片(TMS32020)的运用,识别率和识别速度均较高,实验结果是:10个数字(0—9)的识别率约为99.5%;50单词的识别率约为98.5%:识别时间小于0.5s。     

均方稳定的多维AR系统的一个性质

ARX系统的随机适应控制常导致其闭环稳态 AR系统的均方稳定性 .在噪声满足一定的矩条件下 ,证明了若多维 AR系统 A( z) yk=wk 在下列意义下均方稳定 :lim supn→∞1n ∑nk=1‖yk‖ 2 <∞　a.s.则 det A( z)不可能有爆炸的根 ,即 det A( z)的零点全在单位圆上或圆外 .     

我国AR出版“热”背后的法律风险及防范 ——基于主流出版物电子商务平台实证调研的分析

对国内主流电子商务平台上AR出版物的销售、宣传、评价信息及其引发的法律纠纷案件等的实证调研发现,我国AR出版“热”的背后存在着一系列的法律风险,包括:同质化竞争引发的不正当竞争风险,“噱头营销”导致的侵犯消费者权益风险,品牌打造中的商标淡化风险,以及跨界合作过程中产生的合同违约、大数据归属不明、后期维护责任不清、知识产权侵权风险等。为防范这些法律风险, 出版者在前端的策划生产阶段,应当树立创新理念,确保AR出版物质量,并尽量选择优质技术合作伙伴,做好合作合同审查;在后端销售运营阶段,应当注重品牌维护,规避不正当竞争,走可持续发展道路。出版行业应当进一步完善AR出版物质量标准,规范AR出版物市场。     

Modelling non-normal first-order autoregressive time series

We shall first review some non-normal stationary first-order autoregressive models. The models are constructed with a given marginal distribution (logistic, hyperbolic secant, exponential, Laplace, or gamma) and the requirement that the bivariate joint distribution of the generated process must be sufficiently simple so that the parameter estimation and forecasting problems of the models can be addressed. A model-building approach that consists of model identification, estimation, diagnostic checking, and forecasting is then discussed for this class of models.     

关于民族遗传素质前景的探讨

本文从遗传模型出发,针对我国生有遗传病患儿允许生第二胎的政策,仅以AR遗传病为例,揭示了导致人口遗传素质逐代下降的发展趋势,同时,泛论了影响优生的其他因素。     

一种修正的AR模型及其参数估计

本文提出AR模型的一种修正形式。利用时间序列所生成的空间与单位圆上关于谱密度平方可积函数所生成的空间的同构关系,把确定该模型的参数问题转化为Szeg(?)多项式系的正交化问题,求得了修正模型参数估计的新方法,并给出了该算法的收敛速度及定阶准则。     

话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真

在说话者识别系统中，提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一．研究并提取了几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等，对这些参数进行了分析和比较，并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响．通过仿真和实验，证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。     

一种单通道语音倒谱域去混响新方法

大多数去混响的算法都是基于短时分析,不可避免地带来了截断效应;如果对混响语音进行逆滤波,则要求房间冲激响应满足最小相位.本文提出了一种针对单通道的语音长时分帧的去混响算法.算法采用长时帧分析,有效减小了截断效应的影响.首先对混响语音信号进行长时分帧计算其最小相位分量倒谱,然后根据纯净语音和房间冲激响应倒谱的不同分布,在倒谱域阻带滤波得到去混响语音最小相位分量的估计,根据最小相位倒谱理论,进而可以估计出去混响语音频域的模,最后利用人耳对相位信息的不敏感性,用估计的去混响语音的模和混响语音的相位合成,傅里叶反变换得到去混响语音时域波形.实验表明,该算法有良好的去混响效果.     

增强现实技术在学习计算机组成原理时的应用

增强现实是一种人机互动工具,它是指通过照相机对真实世界进行图像采集并由计算机生成信息。增强现实技术可以将学生的注意力集中于想象某种真实物体信息图层,该信息凭借诸如笔记本电脑和智能手机一类的便携式设备获得。该项研究的目的就是评估学生们在学习微处理器技术时增强现实技术应用的感知能力。因此,通过整合增强现实技术各组成要素而设计研发出一款跟踪式设备,以便讲解和探究这一主题。该项研究的基础是ADDIE模型,包括分析、设计、开发、实施和评估5个阶段。根据学生们的平均得分情况,研究发现学生们对于使用增强现实技术的感知是比较积极的。然而,该项应用的缺点是使用图像作为学习对象。