数字录像机的磁头、磁带及其保养

１数字磁带记录的原理与特点１．１视频磁带记录原理简介录像机的工作过程，实际上是一个电—磁—电的换能过程，其基理是利用铁磁物质的剩磁特性，靠磁头在磁带上“扫描”来实现。在记录时，录像机的磁头绕组中通以信号电流，铁芯中就产生磁通，并在磁头缝隙周围产生强度与信号电流成正比的磁场，紧贴磁头工作缝隙运行的涂敷着硬磁性材料（磁粉）的磁带在离开磁头缝隙的瞬间就会形成与磁头缝隙附近磁通成正比的剩磁，留下一条条磁迹。磁迹上各点的剩磁（Br）强弱和极性，由磁头缝隙间的磁场强弱和极性决定，实际上也就是由信号电流的大小…     

实用语音传感器

介绍了利用MCS-96单片计算机构成实用语音传感器的电路设计方案和配合该系统研究的语音识别方法以及实验结果等。     

基于迁移判别回归的跨域语音情感识别

针对实际情况下训练和测试数据来自不同领域数据库导致识别性能下降的问题,提出了一种基于迁移判别回归的跨域语音情感识别方法。首先,引入最大均值差异和图拉普拉斯项作为域间联合距离度量,在减小概率分布差异的同时,很好地保留数据的局部几何结构,从而学习到一个可迁移的公共特征表示。其次,本文采用一种能量保持策略,以避免迁移过程中目标域信息的丢失。此外,通过引入判别回归项,利用已标记的源域样本在公共子空间中训练一个可迁移的判别回归模型。最后,为了使学习到的模型具有特征选择能力和鲁棒性,分别对投影矩阵和回归项施加L_2,1范数约束。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的算法相较于其他几种迁移学习方法具有更好的识别性能。     

多尺度注意力机制的电子元器件深度迁移识别方法

电子元器件的识别对于现代电子产品的智能生产和制造具有重要的作用,为了进一步获取电子元器件图像的关键特征,提升图像细粒度表达能力,提出一种基于多尺度注意力机制深度迁移识别方法。以Xception为主干网络架构,引入多尺度池化通道注意力和多尺度空间注意力模块,结合空间金字塔池化的思想,对特征图的每个通道进行不同尺度的最大池化和均值池化,获取通道方向上不同尺度的特征信息;在空间层面上进行不同尺度的空洞卷积,增大特征图的感受野,获取更加全面的空间特征信息;通过深度迁移学习,实现特征参数共享,进一步提高模型的泛化能力。在5种常见的电子元器件数据集上进行实验,结果表明,所提方法能有效获取图像不同尺度的显著特征信息,提升识别效果。     

MDCT变换在AAC中的应用

1引言 变换压缩编码是一种高效的频域编码技术.在标准化组织ISO/IEC制定的音频编码标准中普遍在常用的离散余弦变化的基础上使用了一种改进的余弦变换MDCT.这种变换有利于消除边界噪卢,改善了信号的质量,但是提高了计算的复杂度,需要快速算法对其进行优化.     

语音识别在EWB电路基础实验教学中的应用

1引言 在电类专业职业人才的培养过程中,实验教学在教学中的地位更是举足轻重的.但是目前职业学校电类专业的实验教学中普遍存在实验室管理落后、资金不足,实验室投入不够、实验手段和方法落后等问题[1].本文研究了利用语音控制的EWB技术,构建起一种基于计算机工作平台的新型电类专业电路基础实验教学模式.该系统可以重新组织实验教学过程,充分利用职业学校的计算机资源,最大限度地发挥计算机在电类专业实验教学中的作用.     

噪声环境下语音识别方法的研究

1引言 语音识别的性能常常与环境背景噪声等的干扰有密切关系A[1],这些都是语音识别的识别率得不到进一步提高的主要因素.     

基于VQ和HMM的语音识别系统的性能比较

1前言 语音识别代表性的方法有矢量量化法(VQ)和隐马尔可夫模型法(HMM).VQ法是由Shore和Burton首先提出[1],其主要优点是无需时间规正或进行动态时间伸缩.但是,该方法对于由话者差别引起的语音特征的变化却无能为力.HMM方法则适合于非特定人语音识别系统,因为它作为统计模型能够吸收由不同说话人引起的语音特征的变化[2].本文以语音信号的LPC倒谱系数和差值倒谱系数的混合特征参数作为识别的特征矢量集,比较了利用矢量量化(VQ)和各态经历隐马尔可夫模型(HMM)[3]技术实现的孤立字词语音识别系统的性能.结论是各态经历HMM的识别性能好于VQ的识别性能.     

套管式电流互感器在二次设计中的合理选择

针对套管式电流互感器铁芯易饱和,引起测量误差增大及保护装置误动或拒动,提出了测量用电流互感器和保护用电流互感器的不同选择方法在设计中的应用.