改进的基于GMM谱包络拟合的语音编码器

提出了1种改进的基于多项式拟合和高斯混合模型的甚低码率语音编码器(polynomial fitting and Gaussian mixture model,PGMM)。该编码器将固定数量的语音帧划分为1个片段,利用相邻帧间的相关性对片段内的高斯混合模型参数进行多项式拟合,并用PGMM模型拟合语音谱包络。仿真结果表明,PGMM算法极大地降低了编码器的编码速率,在0.86kb/s时仍然可以获得理想的解码语音。     

混合多重二次插值在三维地层可视化中的应用

地质曲面插值重构是三维地质建模的一个研究热点。针对稀疏的地质钻孔数据,提出了一种基于多重二次曲面和反距离加权的组合插值方法——混合多重二次曲面插值方法(MMQS)。为了检验MMQS的精度,以peaks曲面作为先验曲面模拟起伏的地质界面、采用均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为曲面拟合效果的检验标准,验证了MMQS方法比常规的多重二次曲面插值方法有较好的插值精度。MMQS算法易于编程。把MMQS方法运用到地质界面重构中,在VB.net与IDL平台上开发了三维地层可视化系统3D GeoVis。采用3D GeoVis对某工程场区进行了三维地层插值和可视化,显示了3D GeoVis的有效性和便易性。     

ICP-OES测试水样中的银、铜、铅、锌的含量

电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-OES)灵敏度高,选择性好,分析速度快,用样量小,能同时进行多元素的定量和定性分析。本文对水样中银、铜、铅、锌、四种元素的最佳测试条件进行了探讨,研究了元素间的干扰情况,同时采用同心雾化器、轴向观测方式以及结合多元光谱拟合(MSF)校正技术,减少了背景干扰,提高了分析灵敏度,降低了各元素的检出限值,并进行了准确度、精密度实验,结果均符合质量要求。     

基于XGBoost算法的胶凝砂砾石劈拉强度预测分析

将水泥质量浓度、砂率、水胶比和粉煤灰质量浓度设为输入变量，28 d劈拉强度设为输出变量，用极端梯度提升树(XGBoost)算法对胶凝砂砾石(CSG)的劈拉强度进行预测，并与随机森林(RF)算法的预测结果进行对比，以决策系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均百分比误差(MAPE)作为评估标准对2种算法进行对比分析.结果表明：XGBoost算法的R²为0.968 1，具有高度的预测准确性；相比表现良好的RF算法，XGBoost算法测试集的RMSE和MAE均降低了0.003, MAPE降低了0.32%，表明XGBoost算法能够对CSG劈拉强度进行更为精准的预测.     

低码率音频质量客观评价算法研究

移动音频在传输和存储时,为了充分利用带宽和存储介质,必须压缩码率,从而造成音频质量的下降。这意味着低码率音频质量评价的问题呈现出了前所未有的重要性。对低码率音频质量客观评价算法进行了研究:(1)利用结构相似性算法(SSIM算法)对受损音频的时频图进行客观评价。通过对低码率音频失真特点的研究,对结构相似性算法做了两点改进,改进后的结构相似性评分与音频质量主观评分的相关度为0.86,适用于多种失真类型。(2)联合PEAQ客观评分与SSIM客观评分,采用曲面逼近的方法与主观评分拟合,代替PEAQ算法中的人工神经网络,最终客观评分与主观评分的相关度为0.91,有较好的一致性。     

CORS系统中RTK作业的质量控制方法研究

CORS RTK定位精度受到系统算法优劣、卫星分布情况以及数据通信质量等多种因素的影响,为确保RTK作业的点位结果可靠,GZCORS采用建设系统监控站、优化RTK作业方法以及采用全站仪辅助观测等手段进行质量控制,经过近一年的测量数据证实,这些质量控制方法是严格可行的。     

一种C波段雷达反射率因子衰减订正方法——径向拟合法

针对南京信息工程大学C波段双线偏振多普勒天气雷达回波强度的衰减订正提出一种新方法——径向拟合法,将衰减更小的南京站S波段天气雷达观测数据插值为与C波段雷达相同的空间分辨率,依次径向拟合两雷达回波强度差,保证衰减量随距离的增加而逐渐变大,将拟合结果用于径向拟合衰减订正算法。先用小波分析法和变距离最小二乘法对雷达数据进行预处理,再对比分析Z_H-K_(DP)法和径向拟合法订正前后回波强度-距离廓线图及偏振参量K_(DP)-Z_H散点图。结果表明:2种方法订正后的回波强度均有所增加,Z_H-K_(DP)法受雨滴谱、雷达标定等因素的影响,在近距离处订正量偏小,远距离处订正量偏大;径向拟合法订正后的回波强度与S波段实测数据一致性较高,不受经验系数、降雨类型的影响,计算简单,能够显著提高雷达回波强度的数据质量。     

粒子群算法优化的BP网络在GNSS高程拟合中的应用

针对BP网络用于GNSS高程拟合存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,采用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络。通过合理选取网络的权值和阈值,对系统的参数进行有效优化,提高网络的泛化能力和拟合准确度。在顾及EGM2008重力场模型的基础上,采取“移去—恢复”策略,用粒子群算法优化的网络进行高程拟合,并与二次多项式曲面拟合法、多面函数法和BP网络拟合方法所得结果进行对比,经工程实例数据验证,结果表明粒子群算法优化的BP网络模型拟合精度更好,可靠性更高,拟合效果较BP网络模型提高了25%,明显优于其它拟合模型,可为高程拟合研究提供新的思路和方法。     

人工鱼群算法在人行桥TMD优化设计中的应用研究

调谐质量阻尼器(TMD)在人行桥竖向振动控制中有着广泛的应用。TMD参数对控制效果影响显著,因此要精心设计。基于人工鱼群算法提出一个考虑主结构阻尼的TMD系统优化方法。优化目标是使得结构在外部简谐激励下最大动力放大系数最小化,使经优化设计的TMD有更小的动力放大系数和更大的鲁棒性。为便于实际设计,对有不同阻尼比和质量比的结构制作最优TMD参数表并给出拟合公式。提出的TMD优化设计方法比现有方法有更好的减振率。     

基于广义EIV模型的矿区高程异常的无缝推估算法

本文基于广义EIV(Generalized Error-In-Variables, GEIV)模型，提出一种矿区高程异常拟合的无缝推估算法。该方法可以顾及观测值之间的相关性，实现求解二次多项式系数的同时并推估出未知高程异常的一步法。通过实验表明，相比较于GEIV模型和Gauss-Markov(GM)的两步法，本文提出的方法求解多项式系数的均方根误差与广义EIV模型的精度一致，且优于GM模型，推估未知高程异常的精度分别提升50%和10%。