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1.
基于隐马尔可夫模型的MIMO雷达目标检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
MIMO雷达是一种新体制雷达,相对于传统雷达在目标检测及参数估计性能都有很大提高。本文针对MIMO雷达的发射信号特点及天线阵元布置特点,分析了雷达目标和杂波的散射特点。目标回波的各向异性比杂波更强。因此可以用隐马尔可夫模型(HMM)对目标和杂波分别建模,实现目标和杂波的分离。在检测过程中,首先用样本模型对HMM进行训练,得出它的参数。然后用训练好的HMMs分别对待检测信号进行归类,分别计算它属于杂波和目标的概率,计算概率比值,大于门限判断有目标。仿真实验表明,本文方法的检测性能优于传统的检测方法。本方法在检测时候的计算量很小,有利于信号的实时处理。  相似文献
2.
基于HMM的语音信号情感识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
包含在语音信号中的情感信息是一种很重要的信息,它是人们感知事物不可缺少的部分。本文在语音识别的基础上提出了应用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音信号情感识别的研究。从情感语音的分类、情感语音资料的获取、情感语音特征提取及情感语音识别等方面,讨论了应用连续隐马尔可夫模型进行情感识别的整个过程,并得到了比较理想的识别结果。  相似文献
3.
将语音信号处理领域的隐马尔科夫模型(HMM)引入变压器保护,在简要介绍HMM及其优点的基础上,提出了一种基于离散HMM的励磁涌流和故障电流的识别方法,利用离散HMM为PSCAD仿真的励磁涌流和故障电流数据建立了模型。计算结果表明该方法能可靠识别内部故障和励磁涌流,效果明显。  相似文献
4.
提出一种语音命令控制车载音响操作的设计方案,以德国Infineon公司新推出的具有DSP和单片机双核的Soc语音处理芯片UniSpeech—SDA80D51为核心组成非特定人车载音响语音控制器系统,实现对SL1102C1车载音响的语音控制。介绍了语音控制器系统的构成、专用语音处理芯片SDA80D51功能及工作原理、非特定人语音识别软件HMM算法以及SDA80D51与SL1102C1接口控制方案。系统在江淮同悦SL1102C1型车载音响上进行了语音控制实测,实测数据表明系统语音识别率可达到95%。  相似文献
5.
针对当前利用低频采样实现非侵入式负荷辨识存在的准确率低的问题,提出了基于多特征序列融合的负荷辨识方法。该方法首先建立负荷存在可能性的整数规划模型,进行初辨识以降低负荷辨识的维度。然后,根据滑动窗口算法获得组合功率序列和原始功率序列,提取其统计特征和奇异值特征,进而利用概率神经网络获得隐马尔可夫模型的观测值序列。同时,利用隐马尔可夫模型对负荷序列信息进行融合,计算观测序列和组合功率序列之间的相似度,从而完成在低频采样下的负荷辨识,并获得各个家用负荷的耗电量。最后,通过单负荷辨识、多负荷辨识、不同采样率辨识和各居民用户负荷辨识的仿真实验,得到负荷准确率和辨识精度的平均值均在85%以上,证明了所提算法的合理性和即时性能够达到在低频采样下负荷的辨识要求。  相似文献
6.
为帮助老年公寓监护人员及时发现老年人摔倒等动作,提出了一种基于视频监控的动作识别方法。对监控视频,首先通过基于HSV空间的混合高斯背景建模方法提取前景图像,然后利用所提出的运动特征和形态特征相结合的方式进行特征提取,最后通过具有高斯输出的HMM模型实现动作类型的识别。提出的方法能够适应光照变化影响,对不同动作的动作方向和动作幅度变化具有很好的鲁棒性,实验中动作的识别准确率达到90%。结果表明,本方法能够满足老年公寓动作识别的基本要求,具有一定的实用价值。  相似文献
7.
In this paper, we proposed a method for improving the recognition performance of 145 prominent consonant–vowel (CV) units in Indian languages for low bit‐rate coded speech. Proposed CV recognition method is carried out in two levels to reduce the similarity among a large number of CV classes. In the first level, vowel category of CV unit will be recognized, and in the second level, consonant category will be recognized. At each level of the proposed method, complementary evidences from support vector machine and hidden Markov models are combined to enhance the recognition performance. Effectiveness of the proposed two‐level CV recognition method is demonstrated by performing the recognition of isolated CV units and CV units collected from the Telugu broadcast news database. In this work, vowel onset point (VOP) is used as an anchor point for extracting accurate features from the CV unit. Therefore, a method is proposed for accurate detection of VOP in clean and coded speech. The proposed VOP detection method is based on the spectral energy in 500–2500 Hz frequency band of the speech segments present in the glottal closure region. Speech coders considered in this work are GSM full rate (ETSI 06.10), CELP (FS‐1016), and MELP (TI 2.4 kbps). Significant improvement in CV recognition performance is achieved using the proposed two‐level method compared with the existing methods under both clean and coded conditions. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献
8.
动态HMM模型通过描述语音特征与动态特性之间的关系来改善语音识别的性能,本文提出以扩展的基音周期曲线作为动态特性的描述,以及在识别过程中采用动态特性自动提取算法以改善识别性能.实验结果表明,采用扩展基音周期曲线作为动态特性的动态HMM模型,对语音识别的性能有较好的改善.  相似文献
9.
电网企业记录了大量故障与缺陷中文文本,这些文本蕴藏了丰富的设备健康信息。但迄今为止,鲜有电力领域的文本信息挖掘技术研究。以断路器全寿命状态评价为应用研究背景,探索了电网中文文本挖掘方法。首先,根据断路器状态评价的研究现状,提出了构建文本挖掘与全寿命状态评价模型的关键问题。然后,构建了包含文本挖掘信息的全寿命状态评价模型,通过基于隐马尔可夫法(HMM)的文本预处理与向量化、自主区间搜索k最近邻(KNN)算法的文本分类和比率型状态信息融合模型完成了断路器全寿命健康状态指数的展示。最后,采用某电网公司实际缺陷文本构建算例。算例表明,文本挖掘技术实现了相似缺陷的相关性学习,比率型信息融合模型能更全面真实地展示健康状态评价的历史流。  相似文献
10.
针对传统非侵入式负荷分解算法准确率低、计算较耗时等问题,在隐马尔科夫模型(HMM)的基础上提出基于行为影响因子的负荷实时分解算法.使用自适应的迭代K-means聚类方法提取负荷状态,并将负荷状态组合成超状态.针对传统HMM没有考虑用电场景时间特性的缺陷,对参数进行时间分段学习.在分解阶段引入用户用电行为模式的影响因子,改进隐马尔科夫齐次假设,并利用维特比算法分解出用户的各个负荷的实时状态.通过公开数据集验证了所提算法的准确性和实时性.  相似文献
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