一种二氧化硅自动分析仪的设计

介绍了一种二氧化硅浓度自动分析仪的设计方法.采用自校正的方法,在线修正由于环境温度的变化引起的光电池输出信号的零点和斜率的漂移;用多项式拟合方程表示光电池输出信号与二氧化硅浓度的非线性关系.该自动分析系统以80C196KC单片机为核心,能对使用水进行自动采样、自动分析,并能显示、打印分析结果,同时兼具样水温度、化学试剂量、光源电池电压和二氧化硅浓度超限报警功能     

基于模糊神经网络的腹痛疾病诊断系统的研究

医学专家系统是人工智能和专家系统理论技术在医学领域的重要应用,可以帮助医生解决复杂的医学问题,是医生诊断、治疗的辅助工具。针对腹痛的诊断建立了模糊神经网络模型,制定了系统的实现方法。通过大量病例的学习后,仿真结果表明该系统具有使用价值,并可推广到其他它疾病的诊断。     

基于DSP动态血压测量分析系统

文中介绍以TMS320C54x微处理器为核心的动态血压测量分析系统.为了精确测量人体血压,包括其检测血压的原理以及硬件组成和软件设计.系统采用小波理论对人体血压波形信号进行分析.系统可动态实时显示所采集的血压值和心率,并可存储显示24小时内的血压数据信号.     

噪声环境下语音信号端点检测算法的研究与改进

端点检测是语音识别申的一项关键技术，端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响。论文对基于短时能量和短时过零率及基于LPC倒谱特征的端点检测算法进行了研究，给出改进的基于LPC美尔倒谱特征的端点检测算法，并通过实验证明其在低信噪比下具有较好的检测性能。随着语音识别技术的发展，这种算法在实际应用中的高效率、实时、准确性会逐渐显现出。     

基于GMM-SVM的说话人识别系统研究

针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同几何距离的特点,提出了一种基于GMMSVM的说话人识别系统。该系统结合了GMM和SVM的优点,解决了GMM在语音数据较小时不能区分数据间的差异性及SVM在处理大量数据时识别率下降的问题;采用改进的K-Means算法实现模型参数初始化,提高了参数精度。试验结果表明,基于GMM-SVM的说话人识别系统较单独采用GMM或SVM的系统具有更好的识别率和鲁棒性。     

图像边缘检测算法研究

图像边缘时图像最基本的特征,边缘检测是图像处理及计算机视觉领域的基本问题。数字图像中存在一些亮度变化明显的点,边缘检测的目的就是将这些点标示出来。典型的边缘检测算法有Sobel、Log、Canny,这些算法由于涉及梯度运算,存在对噪声敏感、计算量大等缺点。本文主要研究了SUSAN算法并检验了该算法的抗噪能力。     

无穷范数意义下的可镇定半径问题

利用棱边定理给出了计算参数未知的区间对象族能镇定半径的解析式. 对于参数区间确定且标称对象相同的区间对象族, 通过本文方法计算出的可镇定半径, 只要参数变化范围小于能镇定半径时, 即可确保给定区间对象族能镇定. 最后, 通过一个计算例子说明了本文的方法.     

基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究

在基于GMM的说话人确认系统中,模型的训练是为每个说话人的语音建立模型,然后通过一定的算法找到一组参数λ,使似然概率最大。文中通过对GMM的研究提出一种改进的模糊C均值算法（FCM）并将改进后的算法应用到模型初始化中。同时,GMM在话者确认时,语音数据不足会导致识别率下降,本文采用能覆盖话者语音的高斯混合模型．通用背景模型（GMM－UBM）作为识别模型,通过算法比较及实验分析可知,改进算法后的系统在识别率上明显优于传统的基于GMM的说话人识别系统。     

同时镇定及鲁棒控制器存在条件

在保证闭环系统稳定的前提下,将被控对象看成控制器,控制器看成被控对象。从集合的角度研究了镇定区间对象族的控制器存在条件和设计方法,利用值集的概念和Youla参数化结果给出了镇定区间对象族控制器存在的充分条件．在强约束条件下,得到了控制器存在的充要条件．最后给出了鲁棒镇定控制器的设计方法．     

基于ARM-Linux平台的电动汽车智能充电技术

在ARM嵌入式硬件与Linux操作系统下,研究了电动汽车充电技术,提出了一种电动汽车与电网互动的有序充电控制方法,目的是减少大量电动汽车充电时对电网的负荷冲击,提高电网电能质量.该控制方式减少了电动汽车充电时间,增强了电网稳定性,并在电池允许的范围内提高了电池充电速率.采用整合封包无线服务(GPRS)技术建立电动汽车充电系统与电网的互动通信,提出了6种充电模式,来实现智能有序充电.