Recurrent type-2 fuzzy neural network using Haar wavelet energy and entropy features for speech detection in noisy environments

This paper proposes a new method to detect the boundary of speech in noisy environments. This detection method uses Haar wavelet energy and entropy (HWEE) as detection features. The Haar wavelet energy (HWE) is derived by using the robust band that shows the most significant difference between speech and nonspeech segments at different noise levels. Similarly, the wavelet energy entropy (WEE) is computed by selecting the two wavelet energy bands whose entropy shows the most significant speech/nonspeech difference. The HWEE features are fed as inputs to a recurrent self-evolving interval type-2 fuzzy neural network (RSEIT2FNN) for classification. The RSEIT2FNN is used because it uses type-2 fuzzy sets, which are more robust to noise than type-1 fuzzy sets. The recurrent structure in the RSEIT2FNN helps to remember the context information of a test frame. The RSEIT2FNN outputs are compared with a parameter threshold to determine whether it is a speech or nonspeech period. The HWEE-based RSEIT2FNN detection was applied to speech detection in different noisy environments with different noise levels. Comparisons with different detection methods verified the advantage of the proposed method of using HWEE.     

Constructing 3D human model from front and side images

Constructing 3D human model from 2D images provides a cost-effective approach to visualize digital human in virtual environment. This paper presents a systematic approach for constructing 3D human model using the front and side images of a person. The silhouettes of human body are first detected and the feature points on the silhouettes are subsequently identified. The feature points are further used to obtain the body dimensions that are necessary for identifying a template 3D human model. The shape of the template human model can be modified by the free-form deformation method. Moreover, the proposed approach has been applied for constructing the 3D human models of 30 subjects. The comparisons between the constructed 3D models and the 3D scanning models of the 30 subjects indicate that the proposed system is very effective and robust.     

一种基于帮助节点的可扩展P2P VoD服务

提出一种借助于帮助节点提升点播系统服务容量的策略来改善系统的可扩展性.对有帮助节点参与的点播系统进行建模分析,建立了系统对帮助节点的需求与各关键参数间的关系;在此基础上提出一个可行的帮助节点管理策略,该策略基于对系统运行中各关键参数的周期性观测完成对帮助节点的管理维护;并提出一个基于净收益最大化的数据调度策略与帮助节点管理策略配合共同实现在高效利用帮助节点的基础上降低媒体服务器负载,提升可扩展性的目标.     

不同入射角下的雷达后向散射系数图像模拟

选择了新疆渭库三角洲(库车县、新和县、沙雅县)为实验区,利用Ulaby和Chapp的后向散射模型分别模拟了HV极化和HH极化的入射角为20°、24°、30°、33°、37°和40°的雷达后向散射系数图像。分析了不同入射角下图像各点后向散射系数值的散点图以及统计特征,得出由于入射角度的变化,两种极化的图像后向散射系数值变化较大,其变化趋势均符合余弦函数曲线分布,且模拟SAR图像很好的保留了地面散射信息。     

基于改进2DPCA的快速交通标志识别法

为了提高交通标志的识别速度,提出了一种样本类中间值结合均值的的2DPCA.该方法采用每类训练样本中间值的均值代替训练样本的平均值,以此重建散布矩阵从而得到最优投影矩阵.在已经建立的两个交通标志图像集上用该方法进行了实验,结果表明新方法识别速度得到了大幅提升并且取得了较高的识别率.     

远程测控终端的设计与加密及其在自来水厂的应用

介绍LP2系列的远程测控终端(RTU)的设计以及基于KEELOQ加密算法对其硬件的保护。RTU具有对现场信号及工业设备的检测和控制、通讯能力好、存储空间大以及适用于恶劣环境等优势,使得其在SCADA系统中得到大量的应用。以自来水厂监控系统为例,介绍RTU的基本组成,对自来水厂的实时检测、开关量控制以及远程通讯的实现。     

自组织P2P 网络分布式合作激励机制研究现状

自组织P2P网络本质上的节点自治及理性特征决定了网络系统目标与节点自身利益的不一致性,合作激励机制能够引导节点采用利他的行为策略,弥合系统与个体之间的利益冲突．以提高自组织网络可用性为目标,探讨了多种有效的、实用的分布式合作机制,总结了自组织P2P网络合作激励机制的设计中存在的问题和研究方向．     

一种多功能照度计的设计

基于数字照度传感器BH1750实现了一种多功能照度计GZ-100,除照度测量功能外,还具有温湿度测量与无线通信功能。系统采用低电压的STC12LE5A60S2单片机,抗干扰能力强、应用电路最简单的射频收发芯片IA4420,数字照度传感器BH1750和温湿度传感器SHT11。系统根据IA4420内部状态寄存器的值借助外部中断收发数据,以74HC164驱动4个共阴极数码管的动态方法进行显示。最后进行了照度的对比测量,结果显示GZ-100能够满足一般的照度测量要求。     

基于Struts框架的出租车经营行为IC卡管理系统实现

研究基于Struts1框架的系统开发,采用MVC(模型-视图-控制器)的设计模式,实现了对出租车经营行为的IC卡管理系统,主要管理模块分为出租车公司、驾驶员、车辆等,实践表明,该系统提高了数据的处理能力可以对出租车的经营行为进行有效的管理,并且具有很好的维护性和扩展性。     

P2P干预式蠕虫传播仿真分析*

对P2P干预式主动型蠕虫的传播机制进行了研究,指出其传播主要包括四个阶段:信息收集,攻击渗透、自我推进与干预激活。研究发现,P2P干预式蠕虫实际是一种拓扑蠕虫,能利用邻居节点信息准确地确定攻击目标,而且攻击非常隐蔽。采用仿真的方法研究了P2P相关参数对P2P干预式蠕虫传播的影响。仿真实验表明,潜伏主机激活率对干预式蠕虫传播的影响最大,而攻击率对干预式蠕虫传播的影响较小。