结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法

本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。      

基于空间合作关系的基站流量预测模型

针对传统的自回归积分移动平均（ARIMA）模型和长短时记忆（LSTM）单元在基站流量预测中没有利用基站（BS）间合作关系的问题，提出一种利用由用户群体在不同基站下访问产生的基站合作关系的流量预测（TPBC）算法。首先，通过基站之间的合作关系构建基站合作网络，并对此合作网络进行社区划分得到基站社区；然后，通过格兰杰因果关系检验方法寻找与目标基站同一社区且关系最紧密的若干基站，作为目标基站的合作基站；最后，使用LSTM和词嵌入层（Embedding）搭建混合神经网络，并根据目标基站和合作基站的流量信息进行流量预测。实验结果表明，TPBC在基站流量预测上的均方根误差（RMSE）相比ARIMA和LSTM分别减小了29.19%和27.47%。TPBC能有效提高基站流量预测准确率，在流量卸载和绿色节能等领域具有重要意义。     

基于charRNN的复音音乐生成方法

在音乐生成过程中,charRNN方法只能对单音音乐进行训练,而不适用于多个乐器合奏的复音音乐。为使charRNN能适用于复音音乐,提出一种将MIDI音乐转换为一种基于一定语法规则的音乐描述语言的方法。利用charRNN完成文本训练,得到音乐生成模型,基于十二平均律方法获得音乐的统计特性,从而比较不同音乐片段间的差异。实验结果表明,该方法生成的音乐与真实音乐在结构和听感上比较相似,可用于多轨道复音音乐的自动生成。     

CNN入侵检测算法在电力营销系统中的应用

为应对移动互联网下电力营销末端网络侧流量增大后的网络安全问题,提出一种攻防式CNN网络入侵检测模型.针对传统入侵检测模型仅有单个分类器造成精度不高的问题,提出基分类器概念,为找到每个基分类器的最佳权重,建立斯塔克尔伯格博弈数学模型,利用遗传算法寻找模型中的最优解.在实验仿真计算中,使用NSL-KDD数据集验证了该模型的有效性.     

信道化接收机的结构优化和实现

为了减少信道化接收机的资源消耗,对低通滤波器组实现信道化接收机的结构进行了研究。在前人将HB滤波器和FIR滤波器设计为多通道并采用时分复用方法的基础上,将NCO和CIC滤波器也做了同样处理,并在FPGA上分别实现了优化前后的两种结构,通过硬件资源消耗情况的对比,验证了此方法的有效性。在输入数据为单一频率正弦波的情况下,将信道化的结果导入Matlab进行分析,验证了此方法的正确性。     

基于精确网络模型的CRLH-TL简化设计

提出了一种针对左右手混合传输线(CRLH-TL)的精确网络模型和元胞结构提取方法,简化了多节左右手混合传输线设计方案。以往常规的CRLH-TL网络模型及其元胞提取方法忽略了末节耦合效应(end-couple)和末节空间波效应(space-wave),得到的单节元胞的网络参数无法准确设计多节CRLH-TL结构。提出的精确网络模型基于极少节元胞结构的仿真数据,将单节元胞和末节效应的网络参数分离,获得准确的元胞网络参数,为快速准确地设计多节CRLH-TL结构打下基础。以此模型方法,设计了30节元胞级联的CRLH-TL漏波天线,与CST全波仿真结果进行对比,辐射角和辐射波束宽度的计算误差分别小于1°和2°,验证了精确网络模型的准确性。     

超声数据传送系统

本系统基于传感器技术、信号处理技术以及超声波的基本原理,以MSP430单片机为核心设计并实现了一种超声数据传输系统。系统包含三个独立的节点,每个节点均包括MSP430单片机最小系统、调制发射部分和接收解调部分。各节点都能实现采集其供电电池电压和环境温度的功能,并能将信息发送至其他任意节点或接收来自其他节点的信息。不仅降低了功耗,而且保证了较高的性价比。另外,系统具有较好的人际交互界面。