小波变换在说话人识别中的应用研究

利用小波的多分辨特性提取说话人的语音特征参数,以及在预处理过程中运用小波分解去除噪声的基本原理和方法,分析了小波变换在说话人识别过程中不同阶段的应用。总结了小波变换对提高说话人识别系统的识别率具有重要的意义,并且提出了小波变化在说话人识别中运用所存在的问题和难点。     

舵机大动作测试数据关联判读方法

针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的测试数据进行特征提取,剔除异常值,准确定位各个数据的大动作时刻,提取出特征值;使用时间关联判读方法对提取的特征点进行判读,给出了判读异常情况下的故障诊断结果并自动生成判读报表。为验证关联判读方法的有效性,进行了自动判读算法的实验测试验证。结果表明：该方法可在45 s内完成舵机测试数据的关联自动判读和故障诊断,而依赖专业技术人员的人工判读方法至少需要335 s,每个大动作点的数据判读效率提高了6倍以上。     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.     

增强军队网络舆论引导的力度

一、发挥权威效应,增强军队网络舆论引导公信力。网络的平等性和去中心化导致权威缺失,网络舆论引导者的声音往往湮没在杂乱的网络噪音之中,使信息的真实性在网民的心中大打折扣,降低网络舆论引导的效果。在“强军论坛”、“军网榕树下”等知名的军队网络论坛上,舆论引导者发出的客观、真实、理性的言论,     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.