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51.
研究最小方差无失真响应感知倒谱系数在说话人识别中的应用。提取最小方差无失真响应感知倒谱系数,对其进行高斯混合模型建模并采用联合因子分析的方法来拟合高斯混合模型中的说话人和信道差异,在美国国家标准技术研究院2008年说话人识别评测核心测试集上分别对最小方差无失真响应感知倒谱系数和传统的Mel频率倒谱系数进行测试。结果显示,两种不同特征的系统性能相当,采用线性融合方法后,在不同测试集上的等错误率相对下降了7.6%~30.5%,最小检测错误代价相对下降了3.2%~21.2%。实验表明,最小方差无失真响应感知倒谱系数能有效应用于说话人识别中,且与传统的Mel频率倒谱系数存在一定程度的互补性。 相似文献
52.
金纳米棒由于其独特物理性质而在众多的各向异性金纳米颗粒中赢得了关注。目前,金纳米棒在纳米电子学、光学、生物医药等研究领域均具有良好的应用前景。对金纳米棒合成的有效调控直接决定着其形状、尺寸和长径比,而这些又进一步影响着金纳米棒的物理性质。本文梳理了金纳米棒制备方法的发展脉络,以模板法、电化学方法、种子生长法以及近年来出现的无种子生长法为主线,系统综述了金纳米棒制备过程实验参数调控对产物结构、物理性质的影响,详细阐述了关于单晶以及孪晶金纳米棒的生长机理,并介绍了提高产物纯度的分离纯化手段。 相似文献
53.
54.
针对迭代法求解无网格Galerkin法中线性方程组收敛速度慢的问题,提出了一种耦合GPU和预处理共轭梯度法的无网格Galerkin法并行算法,在对其总体刚度矩阵、总体惩罚刚度矩阵进行并行联合组装的同时即可得到对角预处理共轭矩阵,有效地节省了GPU的存储空间和计算时间;通过采用四面体积分背景网格,提高了所提算法对三维复杂几何形状问题的适应性。通过2个三维算例验证了所提算法的可行性,且预处理共轭梯度法与共轭梯度法相比,其迭代次数最大可减少1686倍,最大的迭代时间可节省1003倍;同时探讨了加速比与线程数和节点个数之间的关系,当线程数为64时其加速比可达到最大,且预处理共轭梯度法的加速比与共轭梯度法相比可增大4.5倍,预处理共轭梯度法的加速比最大达到了88.5倍。 相似文献
55.
采用量子化学密度泛函方法(DFT)在B3LYP/6-31G(d)水平上对有机二阶非线性光学生色团(E)-2-(5-(4-(双(4-甲氧苯基)氨基)苯乙烯基)噻唑-5)三氰乙烯(TPA-Ti2-TCV)(1)和(E)-2-(5-(4-(双(4-甲氧苯基)氨基)苯乙烯基)噻唑-2)三氰乙烯(TPA-Ti5-TCV)(2)进行几何构型的完全优化, 在优化所得构型的基础上, 采用含时密度泛函方法(TDDFT)在6-31G(d)基组水平上计算了电子吸收光谱的跃迁性质. 再采用有限场法(FF)在B3LYP/6-31G(d)水平上计算了分子的一阶超极化率β. 计算结果表明, 三芳胺在噻唑环上取代C5比取代C2有更大的一阶超极化率, 这是由于噻唑的区域化学性导致ΔEHOMO-LUMO(TPA-Ti2-TCV)比ΔEHOMO-LUMO(TPA-Ti5-TCV)大很多造成的. 相似文献
56.
搭建了飞秒时间分辨受激拉曼光谱(FSRS)装置,并用于研究全反式β-胡萝卜素单重电子激发态超快内转换和振动弛豫过程.基于三脉冲“抽运-探测”方案搭建的时间分辨受激拉曼光谱装置同时实现了150fs的时间分辨率和23.7cm-1的光谱分辨率,光谱检测范围为300—4000cm-1.对全反式β-胡萝卜素电子激发态的飞秒时间分辨拉曼光谱研究表明,β-胡萝卜素被激发到S2态后,经由寿命约为0.3ps的中间态SX态实
关键词:
飞秒时间分辨拉曼光谱
β-胡萝卜素
激发态内转换
振动弛豫 相似文献
57.
58.
大多数现有的寿命预测模型在处理光电产品实验数据时存在耗时长、精度低等问题。为了短时间内准确地预测光电产品的寿命,利用两参数威布尔函数拟合多组应力下的亮度衰减数据获得加速寿命,通过拟合优度检验参数确定Power函数来外推常规寿命,从而构建了一种新型的光电产品寿命预测模型:加速寿命外推模型(ALEM)。将该模型应用于真空荧光显示屏(VFD)寿命的快速预测,开展了4组恒定应力加速退化实验,实现了模型精度的评价。结果表明,设计的VFD加速退化实验方案正确可行,采集的实验数据客观地反映了VFD亮度衰减特性;ALEM准确地描述了加速应力下亮度的变化轨迹,很好地揭示了应力随寿命变化的规律,无需开展常规寿命实验便可精确地外推出产品的寿命,为现代光电产品的寿命评估开辟了一种新的方法和途径。 相似文献
59.
从另一角度审视一元二次方程 ,引出根与系数关系 .不妨设ax2 +bx +c=0 (a≠ 0 )有两个不为 0的根x1、x2 ,且x1≠x2 .∵ ax2 +bx +c=0 (a≠ 0 ) ,∴ ca·1x=-ba-x .令y =ca·1x,则y =-ba-x .画它们的图像如图 . 由于它们的图像都关于直线 y =x对称 ,所以 ,可设两图像交于M (x1,y1) ,N(x2 ,y2 )点 .则 x1=y2 , x2 =y1,所以 x1+x2 =x1+y1=-ba.x1·x2 =x1·y1=ca.这就证明了韦达定理 (当x1、x2 均不为零的情况 ) .其它情况也可得出相应结论韦达定理的另探$山东省单县孙六张黄… 相似文献
60.