录音时间识别的并行匹配算法研究

录音时间识别是语音取证的关键技术和方法。传统的匹配方法速度较慢,准确率不高,文章提出了一种新的录音时间识别的匹配方法,首先将提取到的待匹配的音频中的电网频率信号分割成三段与电力线中电网频率各帧进行并行匹配,得到两者的相关程度,并与阈值进行比较,判断出相关性最大的帧数,进而得出音频信号的录音时间,从而作为法庭和其他行政部门认可的证据。实验结果表明,该并行匹配算法能够完成高性能的并行计算,与传统的方法相比,该方法采用并行机制,提高了匹配效率,识别率达到了92.5%,速度更快。     

嵌入式NILM电力负荷识别及特征库构建系统设计

针对非侵入式电力负荷识别系统负荷特征库构建困难,算法复杂,硬件成本高的问题,本文构建了基于STM32嵌入式处理的电力负荷采集识别系统。介绍了系统硬件结构。分析了基于嵌入式处理器的电力数据通信方式。设计了低复杂度的快速滤波算法和基于最小二乘的负荷状态监测、识别算法。基于本系统,对常见家用电力负荷实际工作状态进行了实测。测试数据分析表明本系统的综合识别率符合要求,且算法更加适用于嵌入式硬件结构。系统硬件成本低,有利于推广应用。     

慢跳频的伪随机序列

本文基于ＧＦ（２）域上的增广质数序列,提出了一类ＧＦ（Ｐ＾Ｋ）域上的增广质数跳频序列,对其差的游程特性进行了改进,并根据慢跳频系统的要求进行了宽间隔处理。计算机模拟分析表明：宽间隔增广质数跳频序列具有良好的汉明相关特性,是一类优良的跳频序列,适合于慢跳频系统。     

基于GFMG-SVM模型的应用型高校教师 科研能力评价研究

提升学校科研水平关键在于全面评价教师科研能力,文章分析了应用型高校科研评价存在的问题,构建了基于专 家评价应用型高校教师科研能力评价模型,采用支持向量机(SVM)来模拟同行专家评价,提出了一种广义混合高斯核函数(GFMG)用于提高SVM模型识别率,通过南京某应用型高校实证分析,混合高斯核函数能够提高正确识别率达95.79%,模型能够有效评价应用型教师科研能力。     

基于能量衰减模型的转子碰摩声发射源次梯度投影定位方法

由于旋转机械结构的复杂性,转子碰摩声发射信号在复杂体结构的传播过程中,多模态波传播速度不同且信号畸变严重,传统的时差定位法难以得到准确的碰摩源。根据声发射信号传播时能量与声源距离按反比关系衰减的特点,建立信号能量衰减模型,将目标声源位置限定于圆心和半径都为传感器对的能量比函数的超球上,并将定位问题转化为估计问题,采用自适应次梯度投影系统估计算法逼近声源位置。该方法基于能量比而非能量,因此即使在声源能量显著变化时其定位精度也不会受到显著影响。当安装多对传感器时,可以决定更多的超球,因此该方法还适用于多只传感器组成的阵列定位。在转子试验台上模拟碰摩故障,采用该算法进行碰摩源定位。试验结果表明,该算法具有比时延估计算法更高的定位精度,且具有良好的收敛性能和较低的计算复杂度。     

短波慢跳频系统误码率分析

本文分析了在慢跳频系统中由于多径效应引起的误码率，并推导了经过自适应均衡后的误码率。模拟分析结果表明：基于平方根卡尔曼算法的判决反馈均衡器的引入大大降低了误码率。     

面向语音情感识别的语谱特征提取算法研究

语音情感识别的精度很大程度上取决于不同情感间的特征差异性。从分析语音的时频特性入手,结合人类的听觉选择性注意机制,提出一种基于语谱特征的语音情感识别算法。算法首先模拟人耳的听觉选择性注意机制,对情感语谱信号进行时域和频域上的分割提取,从而形成语音情感显著图。然后,基于显著图,提出采用Hu不变矩特征、纹理特征和部分语谱特征作为情感识别的主要特征。最后,基于支持向量机算法对语音情感进行识别。在语音情感数据库上的识别实验显示,提出的算法具有较高的语音情感识别率和鲁棒性,尤其对于实用的烦躁情感的识别最为明显。此外,不同情感特征间的主向量分析显示,所选情感特征间的差异性大,实用性强。     

人耳对于不同频率成分分离知觉的定量分析

文章中研究了知觉性声源分离的最基本的问题，即听觉对于不同频率成分特征声源的分离知觉。通过三组听觉辨别实验，定量地分析了不同频率成分特征声源与产生分离知觉的关系，得到了描述这种关系的近似函数，提出了听觉对于不同频率成分特征的分离知觉模型。通过听觉辨别实验得出：两种频率成分的On-set和Off-set的偏离是产生分离知觉的主要原因之一；谐波频率成分之间频率发生的偏移也是产生分离知觉的要因之一；要实现实环境下的知觉性声源分离系统，必须研究各个特征量相互作用时产生的综合结果。     

一种新型睡眠呼吸暂停诊治仪

介绍了一种基于胸腹运动检测法,应用压电薄膜式传感器的新型便携式睡眠呼吸暂停监测仪的原理和应用,为睡眠呼吸暂停征的普及检测提供了一种简易手段。