基于ＥＥＭＤ域统计模型的话音激活检测算法

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。     

基于线性回归的无线传感器网络链路质量估计方法研究

针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题,提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数,分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据,建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理,明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比,提出方法易于和网络层协议适配,并且复杂度较低,适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示,ELR-LQE具有较高的精度,在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R2为0.99。     

窝崩抢护治理中树头石阻水效果试验研究

河堤窝崩发生后,首先需要确定的是抢护治理方案,减缓窝塘流速,遏制窝塘进一步发展。在诸多抢护治理方案中,树头石方案具有较好的减速促淤效果,但树头高度和抛投间距在以往的设计中都是依经验确定,缺乏理论基础和试验依据。通过制作长江扬中河段指南村窝崩模型,在窝崩口门附近流速模拟相似的基础上,对窝塘内同一高度3种间距的树头石排列型式和同一间距3种高度的树头石进行了试验,用三点法测量了窝塘内12个点的流速、流向。试验结果表明:窝塘内表层流速受惯性影响较大,底层流速受地形影响较大;窝塘内布置不同高度和不同间距的树头石时,平均流速随树头石高度的增加而减小,随树头石间距的减小而减小,窝内流速的减小,意味着泥沙淤积强度的增大;另一方面,树头石高度的增大和间距的减小,都会增加工程的投资成本,研究认为在相对树高为0.15、间距为6 m×6 m时综合效果较佳。     

全球宽带平均2．6M韩国最快

全球最大的内容交付网络Akamai最新报告显示,今年第一季度,全球宽带连接速度平均为2．6Mbps,同比提高25％,而去年第四季度为2．3MbpS。其中,韩国的宽带连接速度最快,平均15．7Mbps。美国位居12位,第一季度宽带连接速度为6．7Mbps,同比增长29％,环比增长17％。     

微信的商业化蓝图

基于不断壮大的用户量,微信寻求流量变现的商业化蓝图渐渐浮出水面,成功与否,取决于腾讯的眼光和整合能力。 在众多移动互联网应用中,微信是一个敦科书般的案例：上线433天后注册用户数破忆,平均每天增长23．09万人;用户从1亿增长到2亿,用时172天．平均每天增长58．14万人。     

遥感图像理想均衡化及图像质量定量评价

大多数原始的遥感影像由于其灰度分布集中在较窄的范围内,影像的细节不够清晰,对比度较低。为了使影像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,增强影像细节信息,通常采用的方法为直方图均衡化。通过对信息熵定义的阐述,引出直方图均衡化的图像增强算法。通过分析传统直方图均衡化算法中存在的缺陷,进而基于分段映射思想提出一种改进的理想直方图均衡化算法。同时,为了对传统算法和改进算法进行定量化地分析比较,基于同时对比度以及人类视觉对比度分辨率限制和模糊数学的相关思想,分别提出基于加权几何平均数法的合成平均对比度和细节评价参数的定义。最后,采用同时对比度、基于加权几何平均数法的合成平均对比度以及细节评价参数作为定量评价的指标,对所提出的改进算法进行了定量评价。评价结果表明,该改进算法的图像增强效果优于传统的直方图均衡化算法。     

组合模型在传染病预测中的应用研究

研究传染病预测问题,由于受到外界因素和人体内部因素共同影响,具有不规则变动和非线性动态特点。传染病发生具有季节性、周期性和非规则等变化特点,单一模型只能预测中部分变化特点,预测误差比较大。为降低传染病预测误差,提出一种组合模型的传染病预测方法。首先分别采用ARIMA和LSSVM模型对传染病发生趋势进行预测,然后将两者预测结果输入到LSSVM重新进行学习,最后得到组合模型的预测结果。采用组合模型对某市乙肝发病率进行仿真。结果表明,组合模型降低了乙肝发病率的预测误差,预测结果更加可靠,为传染病预测工作提供新的技术手段。     

矿井涌水量重标极差法等维预测模型

目前,矿井涌水量预测方法较多,但预测效果并不十分理想.为了提高预测的精度和速度,鉴于重标极差法对复杂系统演变分析和预测具有的独特优势,建立基于MATLAB的重标极差法涌水量等维预测模型,采用试算法确定涌水量时间序列的后续最佳取值.利用平顶山天安煤业股份有限公司八矿的涌水量资料对模型进行验证,结果表明:该矿涌水量时间序列的Hurst指数H=0.968,涌水量序列均具有很强的持续性;平均循环周期为17个月;建立的模型预测精度达到了98.43％,说明此模型对该矿涌水量的预测十分有效.利用MATLAB软件编写的重标极差法预测涌水量的程序,避开了繁琐的计算,提高了预测速度和精度.     

基于模型平均方法的糖尿病病人生存时间预测研究

针对糖尿病病人生存时间的不确定性及影响因素的复杂性,将模型平均理论引入病人生存时间分析与预测研究,基于糖尿病病人的数据,利用OPT、S-AIC、S-BIC、AIC和BIC 5种方法预测病人的生存时间.研究表明,模型平均方法要比模型选择方法的预测效果更好.