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2000年 | 2篇 |
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1996年 | 1篇 |
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1987年 | 4篇 |
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为改善有噪条件下多轨复调音乐乐器分离算法性能,引入了度量乐器时间序列能量非平稳性的四阶累积量,提出了一种二、四阶组合时延统计量复调音乐乐器盲分离算法。首先根据四阶累积量函数,得到使全局混合矩阵与加性噪声正交的线性变换。对经线性变换预处理后的多轨音乐数据利用二、四阶组合时延统计量,估计出混合矩阵和源乐器信号。仿真实验证明,这种组合时延统计量乐器分离法较二阶统计量算法能够更精确地分离出复调音乐中的源乐器,尤其适于低信噪比情况。 相似文献
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制备了负载在玻璃纤维滤膜上的钛酸锶钡多孔块体吸附剂(BBST),研究了该吸附剂对水中Pb2+的吸附富集性能,并考察了吸附和洗脱条件。结果表明:负载在玻璃纤维滤膜上的钛酸锶钡呈多孔叶片状,钙钛矿结构;当介质的pH值大于3时,该多孔块体吸附剂对水中的Pb2+具有很强吸附能力,静态吸附容量为39.75mg/g;对被吸附的Pb2+可用1mol/L硝酸完全洗脱回收,实现对Pb2+的富集,浓集因子为100,方法检出限为0.59μg/L。应用于管网水和河水中痕量Pb2+的富集,用火焰原子吸收光谱法测定,回收率为93%~108%,与石墨炉原子吸收光谱法测定值一致。 相似文献
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为探讨片状梗丝成丝特性,采用常规切丝机(SD5辊切式)和新型复切设备(轧切式)对片状梗丝进行复切,对比分析丝状梗丝物理特性。结果表明:(1)与压梗相比,未压梗处理后梗片结构稍有提高,表观密度和真密度降低,剪切力和穿透力强,柔软度好,抗破碎性较好;(2)试验范围内,随着切梗厚度的增加,梗片尺寸增加,表观密度、真密度以及力学特性指标整体上呈现增加趋势,当切梗厚度为0.15 mm时梗片耐加工性好;(3)复切后丝状梗丝结构变化明显,尺寸减小,与常规切丝机(SD5辊切式)相比,轧切式复切设备制得丝状梗丝具有较高的填充值和弹性,梗丝宽度均匀性较好,成丝效果明显。(4)生产线验证结果表明:轧切式复切设备运行稳定性较好,无故障率为98.04%,梗丝宽度合格率和出丝率分别达到99.4%和68.68%,出丝质量较辊切式复切有所提高。 相似文献
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由于水泥等短线产品生产厂可以自销,因而给建材贸易中心组织资源带来困难。怎样解决这一难题?我认为,“补偿贸易”的方法是解决短线资源的重要方法之一。一些短线产品生产厂设备陈旧,工艺落后,劳动效率低,产品产量、质量上不去。建材贸易中心通过补偿贸易,既可以为自己组织短线资源,又可以帮助生产企业进行更新、改造,促进短线产品生产的发展,从而缓和供需矛盾。“补偿贸易”一词来源于国际间贸易。在我国地区之间、企业之间,一方以技术或设备供应另一方,另一方以产品或当地原材料作价偿付,这种做法习惯上也称为“补偿贸易”。 相似文献
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近年来,利用CNN进行医学图像处理,在胸片疾病分类任务中取得显著研究进展。然而,与单一结构CNN相比,双路径网络可结合不同CNN特点,从而提高疾病分类能力。其次,对于不同疾病,其位置、大小、形态、密度、纹理等特征均有不同,而注意力机制有助于模型提取不同病理特征,提升分类精度。因此针对胸片疾病分类问题,该文提出一种结合三重注意力机制的双路径卷积神经网络(TADPN),TADPN将ResNet和DenseNet结合的双路径网络DPN作为骨干网络,并利用3种不同形式的注意力机制改进DPN,在维持参数量稳定的同时提高网络复杂度,进而提升对胸片疾病的分类精度。在ChestXray14数据集上实验,并与目前较为先进的6种算法对比,14种疾病的平均AUC值达到0.8185,较前人提升1.1%,表明双路径CNN及三重注意力机制对胸片疾病分类的有效性及TADPN的先进性。 相似文献
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针对现有脑肿瘤核磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割神经网络的参数量和计算量较大且对肿瘤区域小目标分割精度不高的问题,提出一种改进的轻量级脑肿瘤分割网络MF-RES2Net(multiple fiber residual-like networks)。该网络以3D U-Net为基础架构,将多纤模块(multi-fiber, MF)和类残差模块(RES2)相结合代替传统卷积模块。MF将特征图像的通道进行混合,增加了通道间信息的交流融合;RES2将通道均分,单通道的卷积结果相加到相邻通道,在扩大图像感受野的同时保留了细节特征,同时降低网络参数量。此外,为改善数据不平衡问题,提出一种改进的加权损失函数,提高了网络对小目标的分割精度。将MF-RES2Net在BRATS 2019数据集进行验证,完整肿瘤、核心肿瘤和增强肿瘤分割的平均Dice系数分别为89.98%、84.02%、77.62%,参数量和浮点数分别为3.16 M和16.24 G,结果表明:该网络在降低参数量和计算量的同时进一步提升了分割性能,有效地降低了网络运行时的设备要求。 相似文献
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