基于SDCN算法的鲁棒性语音命令识别

提出了一种基于ＳＤＣＮ算法的鲁棒性语音命令识别。依赖于信噪比的倒谱正常化（ＳＤＣＮ）算法直接在倒谱域根据输入语音帧的信噪比（ＳＮＲ）来增加一补偿矢量,从而恢复未受污染的净语音信号,补偿矢量直接从训练环境和测试环境中记录的语音倒谱中逐帧比较得到,该算法对退化的环境具有很强的鲁棒性,实验结果证明,该算法简单,有效。     

人脸识别的协同算法实现与改进

从协同模式识别的动力学方程出发,研究了协同识别算法中的序参量和注意参数,提出了变注意参数方法,推导了相应的变化方程,以加快人脸识别过程,减少迭代次数,对加噪人脸图像的识别实验表明,协同算法对噪声具有较好的鲁棒性,同时识别迭代次数减小至１／８左右,证实了变注意参数方法的有效性。     

三维异联想Hopfield模型

三维物体的识别是有重要应用意义的课题,神经网络模型是解决该复杂问题的一个途径。作者将神经网络模型表达为矩阵形式,提出异联想矩阵形式的Ｈｏｆｉｅｌｄ模型,从而提出了能较好地解决这一问题的新方案。与传统Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型相比较,该模型对三维物体的识别有较好的识别率,对神经网络的发展和实际应用有重要参考价值。     

PERT网络在工程风险估计中的应用初探

本文采用PERT(计划评审法)网络技术对工程计划进行了风险估计,为工程计划控制提供了依据。     

流水线传送件几何要素在线检测技术研究

采用图像分析法对加工流水线上传送的工件实施非接触检测。它包括流水线传送件轮廓图像的获取、采用的数字图像格式、传送件几何要素的判别与分析处理及有关的实验测试结果等。     

基于小波变换的圆谐联合变换相关器

将小波变换应用于圆谐联合变换相关器作旋转不变的目标检测。与高通滤波的圆谐联合变换相关器相比,其输出相关峰宽度、识别力、峰噪比和旋转不变性都有较大改善,小波函数采用改进的Ｍｅｘｉｃａｎ－ｈａｔ小波,圆谐联合变换相关器采用直流偏置型,给出计算机模拟实验结果。     

隐马尔柯夫模型在话者识别中的应用

讨论了马尔柯夫模型的基本原理及在许者识别中的应用,并且实现了一个文本有关的话者确认系-统,其最高正识率为９８％。     

语音信号非线性特征的研究

随着研究的深入,语音信号的非线性特征逐渐被人们发现,传统的基于分段线性的语音信号处理方法存在局限性,因此用非线性方法对语音信号进行处理对于提高处理质量相当重要。文章介绍了非线性理论在语音信号处理中的一些应用,首先采用延时相图法重构语音的混沌吸引子,然后用分形维数、Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数等非线性动力学参数反映语音信号的非线性特征,设计计盒维数算法并行运用于语音分割,最后根据语音信号时域波形分形结构设计     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

基于GA优化的VMD-SVM识别角度头故障特征

提出一种基于遗传算法优化的变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-支持向量机（support vector machine,SVM）方法来识别机床角度头故障特征。首先采用遗传算法对VMD算法的输入参数进行优化,将优化后的VMD算法用于振动信号的分解,得到各本征模态函数（IMF）后,求得对应的能量熵;然后通过SVM算法筛选出有效故障数据,再利用峭度和相关系数相结合的方法将其中的IMF筛选出来并重构信号;最后,对该信号作频谱分析,分析相关特征信息,识别并诊断出故障。根据仿真和实验结果,所提方法对于故障角度头的有效信号筛选正确率高,对于噪声抑制效果良好,特征提取快速有效,可用于机床故障诊断领域。