单片机系统CRC算法的实现

本文介绍了CRC算法在单片机应用系统中的实现方法，通过一系列的理论推导，得到一种比较实用的8位单片机系统CRC算法，并给出了CRC码计算的汇编语言程序。     

一种基于改进的量子神经网络的语音降噪方法

利用一种改进的量子神经网络（IPSO-QNN）在时域上对含噪的语音信号进行降噪处理,文中重点改进了QNN所涉及到的学习算法。针对粒子群算法本身存在早熟的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法（IPSO）。该算法通过对早熟粒子的速度和位置叠加随机数据,使其离开局部最优,从而使算法具有更强的寻优能力。利用IPSO对量子神经网络的参数进行训练和学习,建立了比较高效的基于改进的量子神经网的语音信号滤波器,并通过Matlab软件建立实验平台,实验结果表明,新算法充分利用了量子神经计算的快速性以及粒子群算法的全局寻优能力,从而使该语音信号滤波器,具有良好的降噪性能。     

基于改进型神经网络的软测量模型的建立与应用

使用改进的RBF(径向基函数)神经网络(即小波神经网络)来建模,并采用改进算法确定其隐含层节点的各个参数,然后以一个充填搅拌生产过程中的料浆浓度为研究对象,建立其软测量模型,并通过仿真实验验证了该方案的可行性。该方案充分利用了软测量的优点及神经网络的强分类能力,为沙浆浓度的测量提出了优良的方法,从而可以保证整个充填系统的可靠运行。该测量模型应用范围很广,可以对工业生产中的一些重要的工艺参数如矿浆、煤浆、混沙浆、纸浆等进行精确测量。     

Enhancement of nonlinear optical phenomena from crown-like nanostructure zinc oxide based on whispering gallery mode

Whispering gallery mode （WGM）-enhanced nonlinear optical phenomena from crown-like nanostructure zinc oxide （ZnO） samples are observed. The samples are synthesized by vapor-phase transport method. The morphology and crystal struc- ture are examined and characterized by scanning electron microscopy （SEM）, X-ray diffraction （XRD） and high-resolution transmission electron microscopy （HRTEM）, and they are excited by femtosecond laser pulses with cen- tral wavelengths of 355 nm, 800 nm and 1150 nm, respectively. The typical stimulated emission presents a red shift com- pared with spontaneous emission, which is observed under the excitation of 355 nm with a relatively low threshold. The ultraviolet （UV） frequency up-conversion emission is obtained when the excitation pulse wavelengths are selected as 800 nm and 1150 nm, respectively. The peak position and the relationship between the emission intensity and excitation inten- sity demonstrate that the UV up-conversion photoluminescence （PL） is induced by two- and three-photon absorptions. The PL characteristics and their WGM-enhanced mechanism are investigated.     

语音识别关键性技术的MATLAB仿真实现

针对语音识别中的预加重、加窗分帧、端点检测。特征参数提取以及训练和识别等过程。给出了基于MATLAB所实现各个环节的具体程序设计,根据语音识别的原理,构建了基于MATLAB的软件实现流程。为语音识别设计提供了一种基本的实现模型。并为其他语音识别方法提供了比较方便于更改的平台基础。     

基于ICPSO-BP神经网络的光纤SPR传感器开环系统优化研究北大核心CSCD

表面等离子共振(SPR)传感器开环系统的弊端,对全局搜索粒子群算法(PSO)的早熟收敛问题进行改进,提出了一种动态信息调整且速度可控的改进型合作粒子群算法(ICPSO)。该方法通过在粒子飞行状态控制的迭代方程中引入子群最优信息,较好地保持了粒子多样性,有效地避免寻优飞行中粒子的早熟收敛。进一步将该算法作为BP神经网络的训练算法,建立了更为优化的ICPSO-BP神经网络。最后,利用ICPSO-BP神经网络对光纤SPR开环系统的内部非线性模型进行辨识补偿,分别建立单输入、双输入、三输入的ICPSO-BP神经网络补偿模型,实验及仿真结果表明新算法在测试线性精度和速度上均具有较好的表现,从而保证了光纤SPR良好的线性测试效果,为光纤SPR传感器进一步应用打下一定基础。     

基于径向基神经网络的沙浆浓度软测量方法

采用基于神经网络的软测量方法来测量充填系统中的沙浆浓度,充分体现了软测量的优点及神经网络的强分类能力,是测量沙浆浓度较为优良的方案,能保证整个充填系统的可靠运行,并可消除传统的在线仪表测量方法中存在的投资大、检测范围有限、精度差等弊端。     

多功能红外线遥控器的设计

本文介绍的多功能红外遥控器具有多功能自适应性，即对不同的家用电器如：电视、空调、冰箱、VCD等都能实现遥控功能。它具有两种工作状态：一种是学习状态，一种是控制状态。利用8031系列单片机作为整个系统的主控部件，并在外部配以相应的存储器来存放程序和数据。     

基于递阶粒子群优化径向基函数人工神经网络的光性能监控

为解决差错反向传输神经网络在透明可重构光网络光性能监测中精度不足的问题,提出一种基于优化的径向基函数人工神经网络的光性能监测方案。在该方案中,以信号眼图参数为网络输入,以光信噪比、色散和偏振模色散为网络输出;采用二进制与十进制相结合编码的递阶粒子群方法,用适应度函数引导粒子向小规模和小误差方向运动,进行神经网络的结构与参数自适应优化;分别以不同光信噪比,不同色散和偏振模色散水平仿真信道中传输速率为40 Gb/s差分相移键控仿真信号,进行网络训练和测试,并将测试结果与相同情形下基于差错反向传输法神经网络的光性能监测结果进行比较。结果表明,所提方案在保有人工神经网络方案优点的基础上,有着更好的监测精度。     

红外线遥控智能密码锁设计

红外线的控智能密码锁是一种比较先进的密码开关，由红外线发射机发射信号，接收机接收信号，然后经放大电路，再由CPU对其进行识别，处理，从而实现智能控制的遥控密码锁的功能。