基于小波包变换和MFCC的说话人识别特征参数

研究了小波包变换及MFCC参数的提取,结合二者特点,提取了基于小波包变换和MFCC的新参数DWT-MFCC．并在基于16阶GMM系统上进行说话人识别实验。实验结果表明,相对于传统的MFCC参数,在相同的噪声环境下,DWT—MFCC参数具有更高的说话人识别率。     

锅炉系统的神经模糊智能控制研究

将神经网络与模糊集相结合形成一类新的智能信息处理方法,利用神经网络的并行运算能力来实现模糊规则的快速推理,并用学习算法在线调整规则。通过在锅炉系统的仿真研究,证明了该系统的良好性能。     

阻性板表面光洁度对RPC性能的影响

北京谱仪最外层的MUON探测器采用国际上先进的阻性板计数器(RPC)构成,RPC共有978块,这些RPC的性能是探测器性能的重要保证,针对于此采用每块分析其中重要的3个参量来研究RPC性能,通过改变RPC的物理特性来提高这些参数.实验在分析阻性板表面光洁度对阻性板探测器性能影响的同时,给出了实验结果并加以图形说明,展示了此探测器的良好性能和优良的发展前景.     

UPLC-MS/MS检测运动食品中β-受体激动剂残留

建立一种超高效液相色谱-串联质谱法检测运动食品中西马特罗、特步他林、沙丁胺醇、菲诺特罗、莱克多巴胺、氯丙那林、克伦特罗、妥布特罗、苯乙醇胺A和喷布特罗10种β-受体激动剂残留的分析方法。样品前处理用乙腈沉淀蛋白后,采用MCX小柱进行净化和富集。采用Waters Atalantis T3色谱柱(2.1 mm×150 mm,3μm)分离,以0.1%甲酸-乙腈为流动相的梯度洗脱模式下,β-受体激动剂在1.0 ng/m L~20.0 ng/m L浓度范围内线性良好,相关系数r2为0.993~0.999,检出限为0.5μg/kg,定量限为1.5μg/kg,加标回收率达到78.2%~91.8%。该方法具有前处理简单、净化效果好、灵敏度高和检测速度快的优点,适用于运动食品中西马特罗、特步他林、沙丁胺醇、菲诺特罗、莱克多巴胺、氯丙那林、克伦特罗、妥布特罗、苯乙醇胺A和喷布特罗等10种β-受体激动剂残留的分离和定量检测。     

差分进化小波神经网络在微动齿轮故障诊断中的应用

构建立了三层小波神经网络,给出了小波神经网络结构及算法,给出了差分进化的原理和实施步骤.给出了微动齿轮的机械振动机理和故障特征,将微动齿轮故障分为无故障、齿轮断层、齿轮面磨损脱落、齿轮面损伤,齿轮面裂痕等五种故障,通过振动试验测试故障信息,将其作为小波神经网络的训练样本,将差分进化应用于小波神经网络结构和参数的优化中.仿真结果表明差分进化小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用差分进化小波神经网络进行微动齿轮故障诊断,具有较高的诊断精度和效率,可以有效应用于其他系统的故障诊断工程中.     

阻性板探测器RPC的性能分析

本文介绍了目前在国际上较为先进的气体探测器--RPC阻性板探测器,结合北京谱仪上的Muon探测器的研制和组装测试,展示了此探测器的良好性能和优良的发展前景.实验测试系统是在Linux操作系统下实现的基于Root图形界面的宇宙线测试系统,通过对大量的实验数据的统计分析,比较了不同体电阻率和面电阻的RPC的探测效率、单计数率和暗电流,并分析了体电阻率、面电阻与RPC性能的定性关系.     

内陆河流域山区温度和冻土作用下的径流过程模拟

在我国西北干旱区以季节性积雪融水为重要补给源的山区流域,温度通过影响土壤冻融循环而间接对径流产生影响。为了更好地模拟以积雪融水为重要补给水源的高寒山区的径流过程,判断不同温度指标以及冻土对径流的影响,本研究以开都河流域为例,通过改进基于系统动力学原理构建的水文模型,分析了用正积温和平均温度估算融雪速率,以及是否考虑冻土影响条件下模型对径流的模拟能力,用相关系数、Nash-Sutcliffe效率系数、均方根误差和观测标准差等评价指标对不同方案下模型的模拟能力进行了评价。结果表明用正积温估算融雪速率同时考虑季节性冻土影响情况下模型的模拟能力最高,从而证实了正积温能够更好地计算积雪融水、模拟融雪径流,且在高寒山区季节性冻土广泛发育的地区,考虑冻土的影响十分必要。