基于听觉模型的客观音质评价方法研究

本文阐述了一种基于听觉模型的客观音质评价方法研究,我们在使用谱失真和谱包络失真进行了客观音质评价同时采用了听觉系统模拟的三个听觉感知模型,实验结果表明,在于听觉模型的谱夫真方法测量结果与主观评价更人一致性,在与主观评价具有同样相关系数时,采用听觉模型谱包失真方法的预测系数为４阶而ＬＰＣ倒谱距离方法的预测系数为８阶。     

用自产生和自组织神经网络对超声医学图像进行自动分割

本文研究用自产生和自组织神经网络方法进行超声心脏图像的自动分割。这种无监督的聚类方法能够自动搜索最佳的网络输出节点数而获取图像中的目标数,从而完成对图像的自动分割。实验结果表明,与自组织特征映射方法相比,本文的方法具有许多重要的优点。     

基于电容的手势识别系统

传统手势识别装置一般依赖于复杂计算设备,在简单场合配置手势识别装置成本过高。针对这一问题,提出了基于电容数字转换器的手势识别系统。具体实施过程中,电容数字转换器采集静态手势特征,滑动窗口滤波加工特征数值,再结合K邻近分类算法判别静态手势。该系统具有对硬件要求低、功耗小、对环境光强不敏感等优点。经过50次试验,系统对于常用的数字零到五手势识别正确率为98%,判别时间小于0.6 s。     

基于改进CycleGAN的浑浊水体图像增强算法研究

针对循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks, CycleGAN)在浑浊水体图像增强中存在质量差和速度慢的问题,该文提出一种可扩展、可选择和轻量化的特征提取单元BSDK (Bottleneck Selective Dilated Kernel),并利用BSDK设计了一个新的生成器网络BSDKNet。与此同时,提出一种多尺度损失函数MLF(Multi-scale Loss Function)。在自建的浑浊水体图像增强数据集TC(Turbid and Clear)上,该文BM-CycleGAN比原始CycleGAN的精度提升3.27%,生成器网络参数降低4.15MB,运算时间减少0.107s。实验结果表明BM-CycleGAN适合浑浊水体图像增强任务。     

特征结合和相关反馈技术在医学图像检索中的应用

本文在单一检索的基础上,对基于灰度直方图的颜色特征,基于小波变换的纹理特征和基于不变矩的形状特征进行融合.为了使用户能够参与检索过程,又引入了相关反馈机制,通过调整权值使得检索的结果最终满足用户的检索要求.最后分别给出基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的查准率和查全率,并对试验结果进行分析.     

ASON业务及应用研究

本文主要研究了ASON业务的概念和特点,包括BoD、OVPN、增强型专线业务、预约业务,并且讨论了这些业务的接入方式、设备和应用现状以及发展思路.     

语音增强用于坦克驾驶舱内无线语音通信

讨论了一种基于传统谱相减算法的改进方法。利用语音的短时平稳性,通过先验幅度比来连续更新噪声谱的估计,从而代替复杂的VAD(话音活性检测)。计算机仿真结果表明,这种改进方法有效抑制了噪声干扰,语音得到了增强,在极大地提高信噪比的同时,将残留的音乐噪声和语音失真保持在人耳听觉容忍的范围以内,从而较好的保持了语音自然度。     

联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。     

基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.