联合频谱分析和DTW的双层分类语音识别

阐述了基于动态时间规整DTW（Dynamic Time Warping）语音识别算法的基本原理及存在的不足,提出联合频谱分析和DTW的双层分类语音识别算法,首先用频谱分析方法对待识别语音按字数进行初步分类,然后再用传统的DTW进行模式匹配得到识别结果。通过实验验证提出的算法是有效的,比传统的DTW算法平均速度提高了1.1倍。     

基于弯曲距离三支决策的时序相似性算法

动态时间弯曲距离算法(DTW)是目前公认的最有效的时间序列相似性计算方法之一,但是较高的时间复杂度一直是其主要缺点。快速弯曲距离算法(FTW)能有效提高DTW的计算速度,但是该算法对不同粒度时间序列剪枝的行为是典型的二支决策,与人类处理不确定问题时普遍采用的三支判断不同。因此,通过将三支决策理论引入到DTW算法的优化工作中,建立了DTW三支决策模型;然后对DTW三支决策模型中的决策阈值α和β进行了基于误识别率的推导,并且给出了具体求解阈值α和β的模拟退火算法;最后基于上述理论提出了基于弯曲距离三支决策的时序相似性算法(3WD-DTW)。通过对比实验表明,与FTW算法相比,3WD-DTW算法在保持较快的计算速度的前提下明显提升了计算准确度,使其接近DTW的水平。     

基于CM-DTW算法的智能手机动态手势身份认证

针对DTW算法在手势身份认证中存在的问题，提出了一种基于约束多维DTW算法（Constraints Multi-dimension Dynamic Time Wrapping，CM-DTW）的智能手机动态手势身份认证方法.该方法利用手机内置传感器获取代表用户生物行为特征的手势数据，通过Sakoe-Chiba窗约束下的DTW算法选择合法用户的候选模板集，采用线性升降采样归一化候选模板得到一个标准模板.该方法与DTW算法相比，不仅提高了身份认证的时间效率，并且保证了用户身份认证的准确率.     

基于动态分割和加权综合匹配的音乐检索算法

在模式识别领域中，音乐检索算法由于其易行和高效的特性而得到越来越多的重视。但是音符分割不精确和匹配模版不统一等问题直接影响MIR算法精确度。为解决上述问题，提出基于动态阈值分割和加权综合匹配算法。动态设定幅差步长，根据变化阈值分割音符，以提高音符分割的准确性。采用标准乐谱频率，转换音高模板实现输入归一化，以增强匹配的精确性。融合直接匹配和DTW匹配，以加强算法适应性和鲁棒性。最后由实验证明该方法的有效性。     

基于小波和动态时间弯曲的主题查找算法 *

针对以前查找图形主题算法的精度和时间复杂度不能兼容的问题,提出了基于小波和动态时间弯曲 （DTW）的形状主题查询算法。本算法先利用小波变换进行数据降维并剪枝,以降低计算查找主题的复杂度;再 应用DTW的高精度计算的特点来查找图形主题,同时结合v-shift公式,忽略了在垂直方向的距离,这样查找图 形主题可以解决在现实世界中因形状大小不同而相似的问题。实验结果表明该方法具有较高的匹配精度和较 低的计算代价,可以找到图形相似的主题,并不会产生漏报,具有很强的实际意义。     

面向多目标追踪的无线传感器网络协同任务分配研究

在基于动态联盟机制的无线传感器网络协同任务分配研究中,为了解决多目标追踪带来的联盟间的资 源竞争问题,本文采用分布式约束满足算法解决多动态联盟间的协同问题．根据无线传感器网络多目标追踪的应用 需求,建立了基于动态联盟机制的协同任务分配的分布式约束满足模型,并采用分布式随机算法求解满足约束条件 的动态联盟集合,实现多动态联盟间的协同．仿真结果表明,分布式约束满足算法有效地解决了多目标追踪中多个 动态联盟间的资源竞争问题,能够有效降低系统的能量消耗．     

基于频谱聚合技术的多用户短波机会频谱接入

研究了分布式短波机会频谱接入系统中的信道探测问题。由于频谱资源的稀缺性,将认知无线电技术应用到短波通信得到了广泛关注。多个次级用户按序感知授权信道,根据感知结果决策出授权信道是否可用,利用频谱聚合技术实现数据传输。然而频谱聚合的能力受到无线通信设备的约束。本文提出一种在硬件受限条件下,考虑次级用户间相互影响的动态的停止方法。在该方法中,信道空闲概率能够随着信道探测过程而改变,并且次级用户能够定期地释放先前时隙感知的信道。仿真结果表明,所提的动态停止方法能够有效提高短波通信系统的网络性能。     

结合形状特征及其上下文的多维DTW

传统动态时间规整算法（Dynamic Time Warping,DTW）及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法（Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDC-DTW）。该算法首先计算多维时间序列的一阶梯度,然后对其进行采样处理,并以多维梯度矩阵表示当前时间点的形状信息及其上下文信息,最后利用DTW求解多维时间序列间的最短匹配路径。为检测算法设计的合理性,对算法进行了定性分析和定量分析,实验结果表明MDC-DTW算法设计是合理的;为检测MDC-DTW的性能,选用5个多维时间序列数据集,并与4个优异的多维DTW算法进行对比实验,实验结果表明MDC-DTW具有较高的准确率和运行效率。     

基于分布式事件触发的交互系统研究

针对在多目标交互系统中,因查询方式致使交互节点资源受限的问题,提出了由事件触发的分布式控制方案。设计了分布式多目标虚拟交互系统,并采用Phantom Omni设备作为交互主端进行了仿真实验。在事件触发机制的情况下,系统每次单个对象交互视为完成一次事件触发,多个对象交互产生的触发事件采用分布式处理。在交互过程中,交互对象依据自身节点信息向控制系统发送交互过程中的采样值,并在Phantom Omni设备完成再现,操作者经由Phantom 0mni设备对交互状态进行感知。实验结果表明,该控制方案能够充分利用系统的节点资源,系统的动态特性能满足交互控制需求。     

基于CS算法实现分布式雷达高分辨率成像

分布式雷达系统以不同视角对同一地域进行观测,可以获得多组占据不同频谱\多普勒谱段的回波数据,通过对这些数据的频谱\多普勒谱合成,可以提高雷达成像二维分辨率.CS算法避免了插值运算,只需通过复乘和FFT完成,具有精度高、运算量小的优越性.本文主要探讨了CS成像算法应用于分布式系统数据处理的特点、原理及步骤,并在处理中讨论了阵元位置时频谱合成结果的影响.最后通过仿真验证了CS算法在分布式雷达成像中的有效性.     

Algorithm for identifying parameters of the dynamic system of an aircraft

The parameter identification problem for the nonlinear dynamic system of a sufficiently general form, in which the multipolynomial approximation algorithm processes measured data, is considered. To show the efficiency of the algorithm, an example of parameter identification for a nonlinear dynamic system with non-differentiable right-hand side is given and the identification problem for aerodynamic parameters of aircraft pitching motion is solved.     

Simultaneous identification of damage and input dynamic force on the structure for structural health monitoring

In this paper, we present an approach for simultaneous identification of the system parameters and the input dynamic force time history. The inverse problem associated with the system identification is formulated as an optimization problem and is solved using a newly developed dynamic hybrid adaptive firefly algorithm (DHAFA). A modified version of Tikhonov regularization is employed while solving the inverse problem associated with the force identification in order to improve the quality of the solution. Numerical simulation studies have been carried out by solving three distinct numerical examples. Studies presented in this paper indicate that the proposed algorithm is effective in identifying the system parameters as well as the input dynamic force simultaneously and can be effectively used for structural health monitoring purposes. Convergence studies presented in this paper on the newly developed dynamic hybrid firefly algorithm indicate that the proposed algorithm has better convergence characteristics and can be effectively employed for solving complex nonlinear optimization problems associated with system identification.     

Model identification using tie line power and frequency measurements

The identification of dynamic models which relate power and frequency deviations on a tie line of a power system is investigated. The identification problem is posed and three identification algorithms are presented which produce least squares models with different structural properties. Model order is determined by applying residual and system structure tests to a sequence of models of increasing order. These tests indicate the model order for both equivalent realizations and predictive models. Equivalent realizations are identified on one data set and then their performance as a dynamic equivalent is evaluated on a second data set. These equivalent realizations are also used to predict frequency in an iterative frequency prediction algorithm. Predictive models are also identified and their performance as frequency predictors is evaluated using a direct prediction algorithm. The identification of dynamic equivalents provides information about the structural properties of power systems. The use of dynamic equivalents and predictive models for frequency prediction indicates the tradeoff in accuracy vs the prediction interval which can be obtained using these least squares algorithms and the measurement device presently available.     

A variational approach to a problem in boiler control

The paper describes work done in examining a particular problem of boiler control. The overall approach is the consideration of the boiler as a unit in the frequency control of an electrical power system.

The possibilities of including frequency control within the economic scheduling program are limited by the ability of the individual set to follow large amplitude load demands fast. This limitation is real and has arisen due to the previous empirical methods of control system design for this system. The scope of the problem outlined demands a broad approach.

One section describes the derivation of a large analytic non-linear computer model of a natural circulation, non-reheat, boiler. Conclusions are drawn as to the relative importance of various factors, design parameters and existing controls, to the dynamic characteristics of this system.

From these results, an even simpler model structure can be derived. A deterministic criterion, reflecting, for a single set, the regulating requirement of the system is desired and the resulting variational problem in two controls and two state variables is solved.

Similarly a one control problem is solved and by programming the open loop “optimal” control strategy, as input to the large analytic computer model, the effects of model simplification are demonstrated.     

双机驱动振动系统的控制研究与仿真分析

同步问题是多机驱动系统需要解决的核心问题。通过建立双机驱动振动系统的动力学模型和感应电机的数学模型,运用动力学理论分析了振动系统的动力学特性,得到了系统实现频率俘获的条件和对两个两偏心转子相位差进行控制的策略。分别运行自同步条件下的仿真程序和基于振动系统频率俘获条件的相位差控制仿真程序,计算机仿真结果表明对振动系统施加控制后,该系统能够快速实现速度同步和相位同步,验证了控制策略的有效性。     

飞机颤振模态参数辨识的频域广义整体最小二乘算法

采用一种适用于噪声环境的广义整体最小二乘算法，准确地辨识飞机的颠振模态参数．该算法结合有理传递函数模型，将带噪系统的辨识问题转化为广义整体最小二乘问题．利用线性的广义奇异值分解求解模型系数，避免了非线性优化的复杂计算．通过迭代法更新加权项，获得了接近于极大似然估计的辨识效果．最后利用试飞试验数据辨识飞机的模态参数，验证了该方法的有效性．     

六自由度电磁跟踪系统远场模型的修正

为了扩大六自由度电磁跟踪系统的应用范围,实现远距离精确跟踪定位,对系统原近场定位模型进行修正,在磁偶极子远场表达式的基础上,建立电磁跟踪系统的远场修正模型。在远场修正模型基础上,采用基于最大单位指向矢分量的跟踪算法计算目标的位置参数(R,α,β)。为了解决位置变换矩阵不可逆的问题,引入四元数法求解系统的姿态变换矩阵,进而结合跟踪算法求解姿态参数(ψ,θ,φ)。数值模拟结果表明了该修正模型能够显著提高系统远距离跟踪定位的精度,参数求解算法快速准确。     

两变频调速电机系统的神经网络逆同步控制

针对以恒压频比工作方式的两台变频器+感应电机系统的特点,导出了两变频调速电机系统的统一数学模型,并证明该系统可逆.进一步采用静态神经网络加积分器构成的动态神经网络来构造该逆系统,并将神经网络逆系统与两变频调速电机系统相串联复合成由速度和张力子系统组成的伪线性系统,实现速度和张力的解耦.然后分别对速度和张力子系统设计线性闭环控制器从而实现对两变频调速电机系统的高性能控制.实验结果表明系统具有较好的动、静态性能和较强的抗负载扰动的能力,提出的神经网络逆同步控制方法为解决交流多电机系统解耦控制的难题提供了新思路.