基于DCT与维纳滤波的单通道语音增强算法

针对复杂噪声背景下的语音增强问题,基于离散余弦变换(DCT)和维纳滤波提出了一种新的单通道语音增强算法。该算法不依赖任何语音信号模型且无需对噪声的统计特性进行先验假定,它利用DCT域中连续时刻语音信号分量间的相关特性结合最小均方误差算法实现纯净语音分量的最优估计,弥补了一般算法仅依赖单帧带噪语音对语音分量估计得不足。多种噪声背景下的仿真结果表明,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果。     

LED汽车灯具的开发研究

半导体LED新型光源逐步取代白炽灯已经成为国际照明领域的潮流。由于LED诸多优点能满足汽车灯具对节能、安全、舒适、豪华、环保与多功能等多方面的要求，汽车灯具的LED化具有重要的意义。本文介绍了以汽车灯具产业为目标，研制开发以高亮度大功率红、琥珀、白光LED器件为光源的汽车信号灯具。研究LED汽车灯具的光学设计、结构设计、电路设计、灯具散热的关键技术；并以此作为基础，逐步形成半导体照明应用于汽车灯具的产业化条件。     

基于后推设计的直接自适应模糊控制

针对一类严格反馈不确定非线性动态系统，提出一种直接鲁棒自适应模糊控制新方案．利用模糊系统的逼近能力、后推设计方法和积分型李亚普诺夫函数，依次确定各虚拟控制及模糊系统中可调参数的自适应律，并最终确定出控制律．为改善控制系统的性能，引入逼近误差的自适应补偿项．通过李亚普诺夫方法，证明了闭环系统是一致终结有界的．仿真结果表明了该方法的有效性。     

图像采集卡硬件参数基于熵的自动优化

为降低计算复杂度和系统响应时间,提出了图像采集卡硬件参数自动优化的工程实现算法。通过统计图像直方图两端的数据量获得信息熵的九种状态,并依据所处状态的不同对采集卡硬件参数进行动态调整,从而改变图像的亮度和对比度获得图像最大熵。实验结果表明在单帧时间延迟的条件下,此种方法可以完成对图像采集卡硬件参数的自适应优化。     

改进的BP算法在多目标识别中的应用

为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。     

基于语义知识的监控执行模式

为提高监控执行系统的智能性并实现操作模式从面向设备到面向用户的转变,提出基于语义知识的监控执行模型SKBSCM。该模型利用资源描述框架RDF描述数据,通过基于语义知识的规则推理,自动整合系统采集数据以及用户偏好信息,感知用户需求,并根据上下文生成系统解决方案。本文将SKBSCM模型应用于家居智能领域,一些日常生活的测试实验结果表明,该方法可大大改善用户的体验。     

大型火电厂锅炉脱硫脱硝及烟气除尘方案研究

新的《火电厂大气污染物排放》（GB13223-2011）已经实施,新的排放标准对电厂烟尘、SO2、NOx、汞及其化合物的要求更加严格。分析论证了大型燃煤电厂的烟气处理技术路线,为大型燃煤机组烟气深度净化提出了完整解决方案。     

商场集中空调系统常见调试问题及预防措施

分析了商场空调系统的结露、噪声和振动、局部区域空调效果差、冷水机组制冷量达不到额定值等问题,给出了相应的预防措施.     

基于瑞利混合隐马尔科夫模型的语音幅度谱分布估计

针对语音信号处理中语音短时幅度谱分布模型过于单一的问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型的语音幅度谱分布估计算法。该算法利用瑞利混合模型作为语音幅度谱分布,采用隐马尔科夫模型将语音分成不同的状态,在每一状态中有一组瑞利混合模型参数与之相对应,通过把语音信号分成不同的状态对语音进行分类,为语音短时谱幅度建立更为准确的模型。     

基于梯度算法的LSP流量分配算法

根据多路径流量优化的数学模型对MPLS系统模型进行了数学描述,提出了一种基于梯度算法的LSP自适应流量分配算法。它可减少由传统路由算法引起的网络拥塞,优化网络资源的利用。仿真结果表明,该算法在MPLS系统模型中的数据包平均丢失率明显低于传统路由算法,并具有运算速度快和稳定性好的特点。