基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法研究

针对盲源分离算法无法直接对单路含噪语音信号进行分离的问题,提出一种基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法.通过对单路含噪语音信号进行奇异谱分析,将其低频分量作为第二路观测信号,利用改进的最大信噪比盲源分离算法进行处理,从而实现语音信号和噪声的分离.实验结果表明,该算法能够有效抑制噪声,提高信噪比,起到良好的语音增强效果.     

水下平板结构声振耦合分析的等效源法研究

水下航行体在水下辐射的噪声是水下目标探测的主要信息来源，快速精确地计算其辐射噪声特征参数对于结构的声辐射预报与控制具有十分重要意义。不同于空气中结构声辐射的预报，重流体介质如水中结构的噪声计算，由于结构振动和声场之间存在的耦合作用以及边界面上计算中存在的奇异积分问题，导致传统的边界元方法在计算效率和精度上受到一定限制。为此，利用波叠加原理，通过在结构内部分布点声源等效模拟振动产生的结构外声场，并根据结构与介质的边界连续性条件和体积速度匹配原则，构建了声振耦合动力学方程，以求解相应的等效源强度，进一步计算了声功率等声学参数。以水下置于无限大障板上的矩形板为案例，采用所提方法计算其声功率，并与解析解进行对比，证明了该等效源法的有效性。     

无航速具有自由液面的三维脉动源Green函数的数值积分方法

提出了一种计算无航速具有自由液面的三维脉动源Green函数的方法.采用零阶Bessel函数的Laplace变换,将无航速具有自由液面的三维脉动源Green函数变形为易于截断处理的形式,实现无穷积分向有限积分的转变.采用样条插值技术和自适应方法解决了高振荡函数的数值积分的速度和精度问题.对半球浮体进行了数值计算,结果令人满意,表明了该方法的有效性和实用性.     

重力分离SHS陶瓷内衬复合管后期处理组织研究

研究了重力分离SHS法制备的陶瓷内衬复合管,在还原气氛下进行高温处理过程前后,复合管中陶瓷与钢管间的过渡层组织形态、组织分布的变化和过渡层中的裂纹的变化情况。指出:随着加热温度的升高、保温时间的延长,原子扩散能力加强,在过渡层界面上,以及陶瓷和钢管中出现新的化合相,能增强复合管的结合强度和力学性能,降低陶瓷的脆性。后期高温处理中,加热温度过高、保温时间过长,会造成组织粗化等缺陷,导致复合管性能变差。     

罗布泊,首座“军营CCTV”

罗布泊——"死亡之海",一片曾经沉睡千年的土地,一个生长传说的地方。1959年,将士们穿过八百里沙海,在一个小溪边,突然发现几株盛开的马兰花。于是,中国核试验基地便建在了这里——"马兰"。1980年,中国首家军人电视台——"马兰电视台"破土动工。几十年过去,马兰电视台随着军队发展的脚步不断发展,它记录着罗布泊军人奋斗的脚印,是他们心中的"CCTV"。一故事还要从上世纪60年代说起。一天,首次核试验总指挥张爱萍副总长     

船用堆间断运行条件下放射性核素的累积规律

采用ORIGEN-2分析了间断运行条件下船用堆放射性核素的累积过程。根据放射性核素累积的影响因素,将核应急早期剂量贡献较大的13种放射性核素分为4类,并得出了4类核素间断运行条件下累积过程的表达式,总结出了相应的累积规律;计算了各核素的衰减时间,并根据其衰减时间,将上述核素分为4组,给出了每组核素的影响持续时间。     

基于时频滤波与EMD分解的单通道发动机振动信号盲源分离

由于传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳及相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但在实际应用中,这些条件不易满足．针对发动机振动信号,提出一种基于时频滤波与EMD分解的单通道信号盲源分离方法,消除非平稳噪声的干扰,将通过EMD分解得到的本征模态分量作为虚拟的观测信号,并利用FastICA算法实现信号盲源分离．     

基于空频域信息的单站无源定位可观测分析

对利用空频域信息的单站无源定位方法进行可观测性分析。针对非线性系统的可观测性理论需要计算复杂的雅克比矩阵的问题,提出把观测方程先经过伪线性化处理,然后运用线性系统的可观测性分析的理论,对匀速、匀加速直线运动进行了具体分析,得出只要目标不朝观测站作径向运动都是可以对其进行观测的。实验结果也验证了分析结论的正确性。     

基于分离逻辑的程序分析技术

分离逻辑是John C Reynolds和Peter O’Hearn于2000年提出的基于Hoare逻辑分析程序中动态分配内存和指针别名的逻辑理论。首先回顾了分离逻辑系统的理论框架,然后讨论了分离逻辑在程序分析领域中符号执行、形态分析和并发程序分析验证这些领域中的应用成果,最后介绍了分离逻辑在程序分析技术中当前主要的研究方向。     

多源信息的验前分布融合方法研究

验前分布的获取和表示是B ayes理论应用中的一个关键问题。针对目前多源验前信息融合中存在的过分依赖专家信息的问题,提出了一种基于第2类极大似然估计原理(M L-II)确定验前分布权重的方法,该方法将现场试验数据看作是由其边缘分布产生的样本,然后根据不同验前分布下现场样本似然性的大小来确定其在验前分布融合中的作用,并以此进一步确定不同验前分布的权重因子。最后通过算例证明了该方法比基于专家信息的融合方法更为合理和有效。