汉语语音识别中的一种音节分割方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。随着大词汇量连续语音识别研究的发展,越来越多汉语语音识别研究中选取次音节单位作为识别单元。结合汉语发音声学特性,提出了音节的重叠音素分割策略,并利用小波方法实现了音节的分割,实验证明该方法分割准确可靠。     

自由环境下网络数据采集与分析

以小波分析的原理与算法为基础提出一种新的自由环境下网络数据采集与分析方法,使用这种方法可以监测网络的状态、数据流动情况以及网络上传递的信息。当信息以数据流的形式在网络上传输时,在互联网的入口处设置监测系统,便可以源源不断地将网上传输的信息截获。通过该监控技术可以任意采集和分析因特网上的各种信息,如网页访问http,电子邮件email,Telnet,Ftp等,以及这些信息中的用户名和密码,并对采集到的数据进行分析和还原。一旦发现有黑客行为、恐怖分子信息、邪教信息、反民族信息等非法信息,技术系统会自动捕获,并将有关的信息(包括:非法信息来源的IP地址、目的地址等)发送至监控中心,监控中心根据需要可通过功能设定,对非法可疑的IP地址锁定实施24小时自动跟踪。从而及时发现网络犯罪,保护网络与信息安全。     

基于Arnold变换和图像梯度的水印算法

针对空间域水印嵌入算法鲁棒性不强的问题,利用Arnold变换的周期性,将其应用于水印图像的前期处理,然后再嵌入原始图像的内容(边缘)。使提取的水印图像的错误像素被分散到整个水印图像空间中,提高了人眼视觉系统对水印图像的辨识能力。从试验结果来看,该算法在一定程度上满足了数字水印的鲁棒性要求。     

基于小波变换的宽带模糊函数估计器

提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计．仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用．     

构造扩散方程ut=(K(u)u^nxx(n≠±1）的对称群的方法

本文给出如何构造方程ut=(K(u)u^nx)x在各种不同形式下的对称群的方法及运算过程。     

基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法

为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升60%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。     

电力电子技术的现状与绿色变换的发展趋势

论述了电力电子技术的发展及其产生的影响 ,认为绿色变换是消除谐波污染、进一步发展绿色化电力电子技术的唯一途径 ,由此阐明了绿色变换技术的现实意义     

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。     

雷达低慢小目标检测技术综述

首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。     

整数DCT(BinDCT)快速算法

设计和实现了基于提升结构的无乘法二进制DCT (BinDCT)的快速算法。该算法是在基于旋转变换的递归算法基础上设计的 ,并将传统的旋转变换的 3个提升矩阵乘积减少至 2个提升矩阵乘积 ,从而使算法的运算量比现有算法大为减少