1号信令中记发器信令的DSP实现

记发器信令作为中国1号信令的主要组成部分,信号的生成与检测一般都是由专用芯片实现的,例如AC49008。专用芯片由于硬件接口和功能固定,在实际使用中往往受到很大限制,如果用通用芯片来实现这一功能可以大大增加灵活性,兼容性以及可移植性。文章基于TI的通用DSP芯片tmsC6416实现记法器信令的功能,由于E1接口芯片有30路话音时隙,DSP可以完成30路记发器信令的同时收发检测。     

基于信号子空间的广义回归神经网络频率估计

对淹没在噪声中的载波信号的频率估计可以通过对信号协相关矩阵求取特征向量,分离出信号子空间和噪声子空间,并可基于信号子空间找到与之线性相关,或者基于噪声子空间找到与之正交的载波信号。但要使这两个子空间的矢量函数在某个频率点上得到波峰,仅仅利用噪声子空间的算法,如MUSIC往往需要对一段较大频率范围的频域进行细致搜索,既耗费了大量的时间又会因为搜索步长的选取而造成对识别精度的影响。本文提出一种基于信号子空间的广义回归神经网络频率估计算法,利用广义回归神经网络其极强的非线型拟合和并行计算特性在信号子空间矢量与频率点之间建立良好的非线型映射关系,以达不失估计精度而又提高估计速度的目的。     

重庆城市高地上的教堂形态研究

近代西方传教士在重庆城内修建了大小10多座教堂,其中大多数建在极具特色的山地之上.通过对其中三座教堂地理环境、形态特征的考察,从宗教,社会,人文等方面探讨西式教堂在选址方面的特点,分析了这些教堂在山地环境中所独有的形态特征.     

基于分簇的无线传感器网络中信任节点的研究

对节点的信任值进行研究,来判断节点是否值得信赖。对节点的信任要素进行分析,重点介绍分簇的无线传感器网络(WSNs)中信任的计算模型。在该模型中,综合直接信任和信誉给出信任度的计算方法。直接信任度采用基于贝叶斯评估方法,在推荐信任度的基础上描述信誉。仿真结果表明:在识别恶意节点和簇头选举时显示出该模型的优越性。     

手势与手写文档中文本行的提取

手写文档的非结构化,导致对手写文档的编辑很困难。文本行是手写文档中一个显著的结构,它的可靠提取对于更高级别结构化文档（图形与文字分离,段结构的提取,文字的提取）及编辑文档非常重要。目前关于手写文档的结构化,分为联机和脱机两种。使用联机算法提取文本行,然后讨论文本行的提取对手势设计的影响。     

双阶段帕金森病语音聚类包络卷积稀疏迁移学习算法

帕金森病(PD)语音识别算法研究对于其及时诊疗具有重要意义,但现有 PD 语音识别算法面临小样本数据量问题挑 战。 针对问题,本文提出双面双阶段均值聚类包络和卷积稀疏迁移学习算法。 在双阶段学习方面,首先基于源数据集训练多组 卷积核,然后通过中间集得到最优卷积核并对目标集进行编码。 在深度样本聚类包络方面,首先设计迭代均值聚类算法构建深 度样本空间;然后进行样本特征同时选择并训练分类器模型;最后对不同样本空间的分类结果进行融合。 实验选取代表性的 PD 语音数据集进行验证。 实验结果表明,本文算法创新部分有效,与 10 多个经典和最新相关文献算法相比取得了显著改进, 准确率达 97. 8% 。 此外,本文算法的时间复杂度不高,满足临床应用要求。     

重庆城市高地上的教堂形态研究

近代西方传教士在重庆城内修建了大小10多座教堂,其中大多数建在极具特色的山地之上。通过对其中三座教堂地理环境、形态特征的考察,从宗教,社会,人文等方面探讨西式教堂在选址方面的特点,分析了这些教堂在山地环境中所独有的形态特征。     

范数正则化解相关集成学习基音频率检测

低信噪比环境下的基音频率检测极其重要且富有挑战性,至今未得到很好的解决。基于此,首先构造了基于PEFAC的频域空间检测模型,将基音频率作为特征进行提取,然后提出范数正则化的解相关集成学习神经网络模型（L2-DNNE）对其进行训练,利用负相关学习机制（NCL）和模型复杂度约束项提高集成学习模型的泛化能力,从而获取基音频率的最优值,且在测试精度和时间代价上取得了较好的平衡。将该算法与相关有代表性的算法进行比较。比较结果表明,该算法在不同类型不同程度的噪声环境下,能显著提升检测识别率,尤其在低信噪比下有更显著优势。     

基于语音卷积稀疏迁移学习和并行优选的帕金森病分类算法研究

基于语音数据分析的帕金森病(PD)诊断存在样本量小、训练与测试数据分布差异明显的问题。为了解决这些问题,需要从降维和样本扩充两个方面同时进行。因此,该文提出结合加噪加权卷积稀疏迁移学习和样本特征并行优选的PD分类算法。该算法可从源域的公共语音库中学习有利于表达PD语音特征的有效结构信息,同时完成降维和样本间接扩充。样本特征并行优选考虑到了样本和语音特征间的关系,从而有助于获取高质量的特征。首先,对公共语音库进行特征提取构造公共特征库;然后,以公共特征库对PD目标域的训练数据集及测试数据集进行稀疏编码,这里分别采用传统稀疏编码(SC)与卷积稀疏编码(CSC)两种稀疏编码方法;接着,对编码后的语音样本段和特征数据进行同时优选;最后,采用支撑向量机(SVM)进行分类。实验结果表明,该算法针对受试者的分类准确率最高值达到了95.0%,均值达到了86.0%,较相关被比较算法有较大提高。此外,研究还发现,相较于传统稀疏编码方法,卷积稀疏编码更有利于提取PD语音数据的高层特征;同样,迁移学习也有利于提高该算法性能。     

重庆的教堂-山地环境中的独特景观

清末以来的百多年间,西方传教士在重庆城乡修建了大小40多座教堂,其中大多数建在极具特色的山地之上。本文通过对其中三座教堂地理环境、形态特征的考察,从宗教,社会,人文等方面探讨西式教堂在选址方面的特点,分析了这些教堂在山地环境中所独有的形态特征。