昭平台水库饮用水水源保护区的调整划定及验证

在对昭平台水库饮用水水源保护区现状及污染因素进行调查的基础上,分析库区及上游入库河流水质情况,运用二维水质模型划分饮用水源保护区范围,并结合近远期上游城镇发展,对划定结果进行模拟验证,结果表明在近期、远期一般和远期不利三种情景下,入库污染物的衰减结果均可保证一级保护区内水质达标,保证饮用水水源安全.     

级配碎石本构模型弹性变形适用性及验证

针对级配碎石本构模型对沥青路面变形适用性,推导应变张量更新算法并对碎石本构模型进行有限元二次开发,将其用于ABAQUS有限元软件分析路面变形,并将分析结果与现场实测结果对比.结果表明:级配碎石计算收敛模量分布极不均匀;级配碎石采用Uzan模型计算得沥青层层底应力、应变与沥青层内部最大剪应力均较其采用线弹性模型和k-θ模型的情况大;通过与现场实测应变比较可知,采用Uzan模型计算所得沥青层层底应变与实测应变最接近.     

基于ANSYS Workbench软件的半导体制冷器性能模拟研究

利用ANSYS Workbench数值模拟软件研究了输入电压、热端温度、半导体单元属性、半导体电偶臂及级间绝缘材料属性等因素对二级半导体制冷器冷端温度、冷端冷量及制冷系数等性能的影响.研究表明:在一定范围内,保持半导体制冷器热端温度不变,冷端温度随着输入电压的增大而递减;保持输入电压不变,冷端温度随着热端温度的升高而递增;保持输入电压和热端温度不变,冷端冷量随着冷端温度的升高而递增;在冷端温度、热端温度一定时,制冷系数ε随着输入电压的增大而迅速减小;半导体单元高度的增加和单元间距的减小都可以使冷端达到更低温度;随着半导体电偶臂及级间绝缘材料属性即热导率、高度的增加,冷端温度均呈递增趋势.模拟结果与实验数据对比显示,两者具有较好的吻合性.     

说话人识别的参量研究和语音库建设

本文对说话人识别中的几个基本问题进行了研究。语音参量是说话人识别的基础,用矢量量化方法,使用自建的语音库中的材料,研究了说话人识别中的各种参量的效果。实验表明,所采用的参量中,一种混合参量MC最好,倒谱系数CE次之。     

一种新的基于扫描线算法的DRC方法

提出一种新的基于扫描线算法的ＩＣ版图几何设计规则检查方法．根据各类设计规则检查（ＤＲＣ）命令对运算边对的要求及检查值,选择保留适当的旧扫描线及其部分矢量,建立相应的数据结构和检索策略,实现在一次扫描中同时完成ｘ、ｙ方向的检查,冗余工作大大减少．采用的算法和数据结构适宜于将数据分段处理,便于使用内、外存数据交换方式,以降低对内存的要求,适宜于检查ＶＬＳＩ版图．     

ESD模拟器电流波形校验装置

分析了静电放电模拟器的实验原理,研制成功符合国际电工委员会ＩＥＣ６１０００４－２标准的ＥＳＤ模拟器电流校验系统,该系统的自动采集ＥＳＤ电流波形,计算上升时间、峰值电流、３０ｎｓ时电流、６０ｎｓ时电流等参数,该装置还可广泛应用于其它形式静电放电电流测量和静电放机理研究。     

一种基于状态空间的混成系统设计方法的理论基础研究

主要研究了一种基于状态空间的混成系统设计方法的理论基础．首先,在引入相关的ＣＯＮＴＲＯＬ语言的基础上,给出了其用“演化机”定义的操作语义和用扩展的Ｈｏａｒｅ 逻辑形式系统Ｈ′定义的公理语义．然后证明了Ｈ′是以演化机为模型的,即论证了Ｈ′的合理性．从而,在某种程度上保证了设计过程的正确性,提高了混成系统设计的可靠性     

一种安全登录子系统的设计与实现

针对当前企业信息系统登录方式在安全方面存在的问题和不足,分析了传统登录子系统解决方案中存在穷举攻击和SQL注入等诸多安全漏洞。借鉴B/S与C/S中登录安全技术,提出一种基于加密、验证和漏洞检测的改进方案。详细描述了系统的设计思想、工作原理、总体架构及具体实现方案,为用户提供了一个安全性高、成本低的登录系统解决方案。     

快速口音自适应的动态说话人选择性训练

为解决语音识别系统实用中的说话人口音快速自适应问题,提出了一种动态说话人选择性训练方法。基于说话人选择性训练方法,采用基于Gauss混合模型似然分数计算的置信测度选择训练用说话人,改变训练用说话人的绝对数目选取方式,提高了选取的效能并拓展了选取标准的推广性。根据各个训练用说话人同被适应说话人的不同似然程度,加权地合成动态说话人选择性训练的语音模型,提高了自适应训练的效果。实验表明:该方法使识别率从80.16%提高到84.12%,相对误识率降低了19.96%,在实用中提高了基线系统的识别性能。     

Improved MFCC-Based Feature for Robust Speaker Identification

The Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) is the most widely used feature in speech and speaker recognition. However, MFCC is very sensitive to noise interference, which tends to drastically degrade the performance of recognition systems because of the mismatches between training and testing. In this paper, the logarithmic transformation in the standard MFCC analysis is replaced by a combined function to improve the noisy sensitivity. The proposed feature extraction process is also combined with speech enhancement methods, such as spectral subtraction and median-filter to further suppress the noise. Experiments show that the proposed robust MFCC-based feature significantly reduces the recognition error rate over a wide signal-to-noise ratio range.