风险分析方法研究

风险分析是信息系统风险管理的重要组成部分,是建立信息系统安全管理体系的重要前提。试图探讨一套可用于定性及定量风险分析的模型,即用风险树分析法对信息系统安全事件发生概率以及导致安全事件的必要条件－－风险模式进行分析,进而用风险模式,影响及危害度分析法对风险模式的危害度及风险损失进行分析,最后用风险矩阵对风险作出最后的评估与决策。     

基于上升过零点检测的室内双传声器声源定位

提出了一种基于上升过零点检测的双传声器声源定位方法,该方法可以根据双传声器信号时间差样本的统计特性求得信噪比,再统计满足信噪比要求的可靠时间差样本,将其转换成对应的方位角样本,最后根据样本数量的统计分析结果确定声源方位。针对不同声源、信噪比及混响条件,在实际房间中进行了定位实验。结果显示:该方法对宽带声源具有更好的定位效果;定位精度受信噪比的影响很小,但受室内混响的影响显著。     

信息系统建设工程呼唤监理加入

本文分析了信息系统建设工程引入监理机制的必要性，并描述了监理的职能及服务内容。     

三维声场数字式模拟研究进展

全面阐述了数字式声场模拟技术的发展状况,包括数值模拟、可听化和可视化几方面,并提出了祝听一体化技术,详细介绍了近年来该领域中的主要研究进展。     

基于成对比较法的声信号催眠效果研究

催眠是一种常见的心理学现象,声音的催眠效果也广为人知。国内外研究大多集中从医学角度对这个问题进行研究。通过改进心理声学中的成对比较法对大量声音样本的催眠效果进行实验研究。一方面设置三角循环误判提高实验准确度,另一方面通过分组成对比较法节省实验时间,提高实验效率。通过主观评价结果结合声信号频谱特点的分析表明,大多数具有催眠效果的声音主要频率成分集中在中频(250~800 Hz),且一般不具有明显的高频强线谱成分。     

周期矩形轮廓声学散射体的散射性质预测算法及其应用研究

具有周期排列形式的散射体是建筑声学中一种常见的声学扩散结构,针对各种室内环境中最为常见的周期矩形轮廓散射体,基于光栅方程发展了一种散射性质预测算法,并利用此方法对矩形轮廓散射体的散射性质进行了预测及分析。先详细介绍预测算法的推导过程,此算法仅利用散射体的几何参数及入射波参数即可计算各个阶次反射波的能量,从而对散射性质进行预测。通过对不同算例散射系数的计算及对比证明了预测算法具有良好的正确性及计算效率,并利用预测算法对周期矩形轮廓散射体的散射性质进行分析。分析表明其具有缺级散射、对称散射性质,这些性质不但可以使周期矩形轮廓散射体在室内声学扩散问题中得到更加合理的应用,还使其有潜力在其他领域,如噪声控制、空间滤波等问题中发挥重要的作用。     

土地出让微观决策对地价的影响:模型与实证

论文就土地出让中微观决策对地价的影响进行了分析，并在此基础上建立了土地出让方式、容积率及用地类型限制、地块大小等对地价影响的复合函数模型，用武汉市近几年130个土地招拍挂出让样本数据进行检验，结果表明，土地出让微观决策对地价有显著的影响，其中地价与面积之间还存在“小地块时为凹．大地块时为凸”的关系。这一结论为运用土地出让微观决策调控地价提供了依据，文章最后指出了其政策含义，并对模型进行了讨论。     

基于贝叶斯网络的矿区重金属污染农地农户适应行为机理研究

矿区是农地重金属污染的高发地区,理解矿区农户对重金属污染的适应行为选择倾向及其影响机理,对于制定科学的治理和管控政策至关重要.通过大冶市典型重金属污染矿区农户问卷调查,将农户适应行为划分为风险应对行为和风险规避行为,并以计划行为理论为指导,建立了包括农户特征、污染感知、行为意愿、适应行为４大模块的矿区重金属污染农地农户适应行为贝叶斯网络模型.研究结果表明:①农户污染感知对其适应行为的直接影响较小,但农户污染感知可通过影响其行为意愿而影响适应行为,农户污染感知的增强可改善其行为态度,行为态度有向“积极”转移的趋势,当农户感觉污染影响非常严重时,其主观规范也将增强,即农地利用更倾向于受到他人、媒体或政府的影响,但农户的污染感知对其知觉行为控制影响较小;②对风险应对行为较为敏感的变量是行为态度和土地依赖,农户行为态度和土地依赖的增强能显著增加其风险应对行为概率,农户主观规范、知觉行为控制的增强也能增加其风险应对行为概率,但农户行动阻尼增大将减少其风险应对行为概率;③对风险规避行为较为敏感的变量是户主素质和知觉行为控制,户主素质的提高将显著增加其风险规避行为概率,知觉行为控制的增强能显著减少其风险规避概率,农户主观规范、行为态度的增强也能减少其风险规避行为概率.     

头相关传递函数的个人化方法

对双耳空间听觉模拟中的核心数据即头相关传递函数的定义、获取方法和个人化处理方法的研究情况进行了概述,着重分析了几种现有的头相关传递函数个人化方法,并指出这方面的关键技术问题和发展方向。     

声信号的可视化特征提取方法

提出一种新的研究思路,先对声信号进行可视化,然后提取其图像特征,用于分类识别。针对语音信号0-9及三类交通噪声信号,分别得到声谱图,然后用脉冲耦合神经网络进行图像处理,提取平均熵和一致度作为图像特征,最后用BP神经网络进行分类识别。结果表明这种方法具有较高的识别率。