细长塑件注射模设计

介绍了细长塑料件注射模设计时采用旋转模具型腔，让出取件空间的方法，以解决细长塑料件机内抽芯需大型注射机的难题。     

一种用于立体匹配的改进的神经网络方法

实现了一种用于静态视觉立体匹配的神经网络方法。文献［１］提出了一种用于静态体视匹配的神经网络方案,其方案用于随机点图对时存在严重的缺陷。针对随机点图对的特点,对神经网络的偏置输入进行了修正,改进的神经网络能够有效地提取随机点图对中的立体深度信息。为了进一步提高收敛速度和平滑边缘特征,又在偏置输入中引入射线特征,改进了神经元的初始化。在工作站上进行的大量实验模拟表明,我们所做的改进提高了网络的迭代速度和视差图的边缘特征平滑性。     

彩色图象中主要人脸特征位置的全自动标定

人脸特征的定位是计算机人脸识别中必需的一步。该文提出了一种在彩色图象中进行人脸部特征定位的新方法。该方法只取彩色图象中的红色成分作为研究对象,以简化处理及提高信噪比;首先利用对原图的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界,并分离出此区域的高低灰度图,以便分图定位脸部特征;接着利用对经边缘检测的高灰度图的水平灰度投影确定下颌,嘴,鼻,眼的垂直位置,然后在相应位置附近,对鼻,眼、嘴依此进行准确定位,算法最后     

溪洛渡水电站泄洪系统运行特点

溪洛渡水电站具有“窄河谷、高拱坝、巨泄量”的特点,泄洪建筑物由7个泄洪表孔、8个泄洪深孔以及4条泄洪洞组成.泄洪系统按照“分散泄洪、分区消能”的原则布置.坝身泄洪采用表孔下跌式、深孔上翘式布置,两股水舌在空中碰撞后跌入水垫塘内紊动消能.正常运行方式下,优先开启坝身泄洪深孔,后开启泄洪表孔,泄洪洞宜在坝身泄流能力不足时参与泄洪.     

汉语韵律词F0曲线的优化

汉语韵律词内部音节重音的强弱对总的F0曲线的特征有很大影响。本文参考生成F0曲线的数学优化模型,提出了对由孤立单音节调型曲线串接而成的汉语韵律词的F0曲线的连续性、平滑性、曲线形状、平均值进行整体优化的x2估计方法,实现了在重音作用下的F0曲线的优化。在谐波+噪声合成系统上实验研究了汉语三音节韵律词的64种不包含轻声的调型组合和10种结尾为轻声的调型组合的F0曲线的优化效果,展示优化过程中三个控制参数——平滑因子(smooth)、音节重音强度(stress)、音节F0形状失真度(Distor-tion)对F0曲线整体形状的控制效果和参数取值的有效范围。非正式的听觉实验表明合成语音的自然度有明显提高。     

人脸合成中模型的平滑调整和逼真的纹理映射

将薄平面样条函数用于人头模型的调整，使模型调整变得更加平滑、自然，并在纹理映射时，提出了基于模型分块的视角相关纹理映射的方法，该方法将模型分块并用每块对应的最清晰、非冗余的纹理对模型块做映射，使块与块之间形成的规则过渡带非常易于纹理融合，整个模型逐块地一次绘制完成，然后在模型中嵌入了抽象的人脸肌肉，合成出非常逼真的人脸表情动画．实验表明文中算法快速、简捷，合成的人脸图像细节清晰、逼真．     

一种全自动稳健的图像拼接融合算法

提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，使提取的精度达到了亚像素级，然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合，并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点，在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变换关系，最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成，它对有较大误差或错误的特征点数据迭代过滤，并用提纯后的数据来做模型估计，因而对图像噪声和特征点提取不准确有强健的承受能力。在参数估计时，以特征点的坐标位置误差而不是亮度误差来构造优化函数，克服了以往算法对光照的敏感性，使算法更具有实用性。实验结果表明，该算法融合效果比较理想，鲁棒性强，具有较高的使用价值。     

嵌入式语音识别系统的快速高斯计算实现

在基于隐含马尔可夫模型(HMM)的连续语音识别系统中,模型状态的高斯分布输出概率的计算会占到整个系统计算量的30%到70%。该文基于语音识别在缺乏浮点运算能力的嵌入式系统上的实现,给出了一种快速高斯计算的新方法。该方法使所有模型状态都共享一个有限的高斯输出概率集,以减少计算复杂度,并且无需重新训练模型参数。在嵌入式平台上的实验数据表明,识别速度能获得15%～25%的提高,而且识别率没有大幅降低。     

电磁换向阀可靠性试验的自动检测系统

液压元件可靠性试验不同于其它的普通性能试验,主要有以下几个特点:①试验周期长;②采用高温、超压或高速下的强化试验;③随时监测处理产品故障和功能失效的信息,而失效原因和失效模式又具有多样性。鉴于上述特点,可靠性试验的检测系统要求有较高的自动检测能力。本文介绍一种电磁换向阀可靠性试验的自动检测系统,该自动检测系统在测量电磁换向阀换向时间(t_1)和复位时间(t_2)上,采用了一种单片机对脉宽实行计数的测量方法。这种方     

基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法

本文提出基于概率加权平均的Mel子带特征数据重建算法.该算法选择K个最优重建结果的概率加权平均作为被加性噪声掩蔽的语音特征分量的估计.实验结果表明,基于概率加权平均的语音特征数据重建算法降低了重建误差,减少了帧间突变现象,增强了Mel子带特征的帧间连续性,从而显著提高了语音识别系统对加性噪声的鲁棒性能.