含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

投影矩阵分解定理的一种证明

利用初等矩阵理论方法,证明了投影矩阵分解定理．此定理是研究复杂系统的基础定理．对称分析理论和正交分析理论是研究复杂系统的基本理论,而矩阵象是研究对称性和正交性的主要工具．此定理的主要作用是研究处理矩阵象的运算规律,这些规律是提出的GL算法、零成分搜索法、对称性全局方差分析、正交性全局方差分析等新方法的数学基础．     

基于GPU加速及改进谱FDTD方法的周期性结构分析

为解决作为分析周期性结构的时域数值算法本身在计算单角度入射时依然存在效率偏低的这一问题,提出了一种改进的谱FDTD方法,并运用图形处理器(GPU)对算法进行硬件加速.改进的算法在保证单频点运算结果精确的前提下,通过降低单次运算对运算结果频谱分辨率的要求以降低总体的运算时间.算例验证表明,在保证同等精度的前提下,改进后的算法将单角度斜入射问题的计算效率提高了1倍以上,并在此基础上通过GPU硬件加速成功实现了20倍以上的加速比,这证明了GPU加速的改进谱FDTD法的可行性与高效性.     

Banach空间中有限族“三解合一”的混合临近点法

在一致凸一致光滑的Banach空间中引进了一个新的混合迭代序列,利用混合临近点法,找到了均衡问题与变分不等式及有限族半相对非扩张映射不动点问题的公共解(简称"三解合一"),并证明了该迭代序列强收敛到其公共解.所得结果改进和推广了已有的相应结果.     

多摄像头目标跟踪动态单应投影方法研究

动态单应投影变换算法利用各个摄像头之间的相对位置参数,并基于文中所给出的光轴辅助坐标变换方法,可以快速地计算出各个视角间单应变换矩阵的参数,通过该变换可以实现各视角图像间的快速投影.这种快速投影变换方法不需要通过匹配视角间图像的像素点对来计算单应矩阵参数,而是直接利用摄像头内部固定参数和外部相对位置参数快速计算视角间图...     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.     

中国乘用车与商用车保有量预测

为了获得中国未来汽车保有量及其构成,分别采用Gompertz模型和线性外推模型对中国的乘用车和商用车保有量进行了预测。结果表明:中国汽车保有量在2020年和2030年将分别达到2.5—2.9亿辆和4—5.2亿辆,其中乘用车保有量增长速度相对较快,且存在一定不确定性,在2020年和2030年将分别达到2.2—2.6亿辆和3.5—4.8亿辆。商用车保有量在2020年和2030年将分别达到0.33和0.47亿辆。在2030年之前,中国汽车保有率将快速提高,但是相比发达国家将始终有较大差距。     

基于投影面由三维地心坐标系到区域性坐标系的转换

由于现有的基于重合点上两组三维坐标求解空间转换参数的模型不适用于数千平方公里的整个区域,提出了一种基于投影面直接求解由三维地心坐标系到区域性坐标系的空间转换参数的方法.该方法只需利用GPS控制点上经由水准联测所得到的正常高,在确定与既有投影面最优拟合的区域性椭球面过程中,就能解得其椭球参数和空间转换参数,而且此空间转换模型并不涉及现有的平面坐标,因此在维持现有平面坐标不变的情况下也能获得应用.     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.