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针对精神分裂症诊断周期长、缺乏客观诊断依据的问题,提出语音流畅度矩形参数过能熵积,结合模糊聚类双重定位停顿区域的算法辅助诊断精神分裂症.该算法综合了精神分裂症患者语音流畅度低及能量平缓的特征,定位精神分裂症语音的停顿区域,提出语音流畅度量化参数提取算法,结合SVM(支持向量机)分类器,实现精神分裂症的自动识别.提取28例精神分裂症患者和28例正常对照组语音的流畅度声学特征,自动识别精神分裂症,正确率为85%以上.提出的基于过能熵积与模糊聚类的精神分裂症自动识别算法,能为临床诊断精神分裂症提供客观、有效、无创的辅助依据. 相似文献
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多符号检测(MSD)和Turbo乘积码(TPC)技术联合应用可以大幅提高脉冲编码调制/调频(PCM/FM)遥测系统性能。针对MSD算法计算复杂度高的问题提出了一种改进的MSD算法,可以有效降低计算复杂度;在TPC的传统Chase译码算法中通过简化软输入信息计算可以降低系统存储量。仿真结果表明,改进方法和传统的两种技术联合使用相比,虽然损失了约1.7dB解调增益,但仍提高PCM/FM信号解调性能约8dB,且算法复杂度低,存储量小,更适合硬件实现。 相似文献
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针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。 相似文献