分车型的高速公路短时交通流量预测方法研究

针对混合交通流中车辆类型的不确定性和随机性,导致了直接对总车流量进行预测时难以获得较高的预测精度问题,提出一种分车型的流量预测方法.依据各种车型的车流量变化规律不同的特点,选用改进的时间序列算法对大型车和拖挂车的流量进行预测,选用二次指数平滑法对小客车和中型车的流量进行预测;然后通过车辆折算系数将各车型的流量预测值进行加权求和,从而得到总车流量预测值;最后利用渝武高速公路上微波车检器的实测数据对提出的预测方法进行了实验验证,并与非参数回归预测方法和卡尔曼滤波预测方法进行了对比.实验结果表明,无论在工作日还是节假日,分车型的流量预测方法均具有更高的预测精度,该结果为进一步提高高速公路管控能力建立了基础.     

利用短时分数阶PWVD实现多分量Chirp信号分离

针对加性高斯白噪声背景下多分量Chirp信号的分离问题,采用一种基于短时分数阶傅里叶的伪魏格纳变换来实现对多分量Chirp信号的分离。该方法利用分数阶傅里叶变换四阶中心矩寻找极值点来确定最佳变换域,在最佳变换域对信号进行旋转的短时傅里叶变换,并进行伪魏格纳变换,最后把在时频面得到的冲激信号变换到时域再进行分数阶傅里叶逆变换,实现了多分量Chirp信号的分离。仿真实验证明该方法可有效地实现多分量Chirp信号分离,有助于后续对各分量的参数估计。     

基于C0复杂度和能量的语音端点检测算法

复杂性测度是反映信号序列的一个重要的非线性特征,复杂性测度的语音端点检测技术具有非线性技术的本质特征。对C₀复杂度作出改进,并与增强后的短时能量相结合,提出了一种更有效的端点检测算法——C₀复杂度能量的语音端点检测方法。实验证明,该算法对噪声有很强的鲁棒性,在低信噪比（0 dB）下仍能准确地检测出语音段。     

基于多频段排序的语音卷积混合盲源分离

针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题,提出一种多频段能量排序算法。首先,通过对混合信号的短时傅立叶变换(STFT),在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析,之后结合能量相关排序法和波达方向(DOA)排序法解决排序不确定性问题,再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题,进而得到每个频点正确的分离子信号,最后利用逆短时傅立叶(ISTFT)变换得到分离的源信号。仿真结果表明,与Murata的排序算法对比,改进的算法在信号偏差比、信道干扰比、系统误差比上都所提高。     

连续波背景下多信号处理方法

对接收到的信号进行短时傅里叶变换,通过分析短时傅里叶变换中每一个时间片内的信号频谱,检测出连续波背景下的脉冲信号。滤除线性调频脉冲信号成分,保留连续波信号成分,得到调频连续波信号具有周期性的时频变化曲线。根据连续波信号时频变化曲线的频谱特征,估计出其主要参数,然后滤除脉冲信号出现时间内信号中的连续波成分,并采用相应的方法估计出其参数。仿真结果表明,本文算法可以准确估计出线性调频连续波（LFMCW）信号和线性调频（LFM）脉冲信号的参数,当LFMCW信号的信噪比高于-8dB,并且其功率比脉冲信号功率小6dB以上时,算法具有良好的估计精度和稳定性。     

一种清浊音判决的参考标准及一种新算法研究

目前的清浊音判决方法比较多,但没有一种方法是十分完美的,也没有一种完善的清浊音判决方法评价标准,为了检验一种新的算法对清浊音判决的有效性,提出了一种基于短时平均幅度和短时过零率相结合的清浊音判决参考标准,同时提出了一种基于残差信号短时自相关法的清浊音判决方法,并用此参考标准检验对该算法进行评价,通过matlab程序对算法进行仿真实验,实验结果表明这个参考标准可以很好地检验一种算法的有效性。     

基于时频二维能量特征的汉语音节切分方法

较准确的语音切分方法可以极大提高语料标注等工作的效率,有助于语音识别等应用中语音与模型的对齐。利用汉语语音在时频二维的能量特征设计了一种新的汉语语音音节切分方法。用传统方法判断静音帧,用相同时间不同频率的二维能量判断清音帧,用不同时间特定频段的0-1二维能量判断浊音帧及有话帧,综合4种判断结果给出音节切分位置。实验结果表明,该方法切分准确度优于基于归并的音节切分自动机（MBSDA）和高斯拟合法,其音节切分误差为0.0297 s,音节切分偏差率为7.93%。     

时频分析在炮弹弹片飞行速率测量中的应用

炮弹爆炸产生弹片的数量不确定,弹片飞行方向和速率也各不相同,捕获所有弹片并测量其飞行速率的方法较复杂。鉴于此,设计了能捕获炮弹爆炸产生弹片的目标靶,并考虑目标靶靶区的实际电路特性,分析了目标靶靶区输出的信号特点。采用高速数据采集设备采集炮弹爆炸时刻至弹片全部穿过目标靶的一段时间内的各靶区输出信号,对该信号进行短时Fourier变换,分析各时间片段的信号幅频特性。再根据各时间片段的信号幅频特征,确定弹片刚触靶时刻点,由此计算得出弹片从爆炸点至触靶的飞行时间,测得爆炸点到目标靶的距离,就可计算得出弹片的飞行速率。最后举了个实例验证了该设计方案的可行性和正确性。     

含指数积分型阻尼和周期激励系统的稳态随机响应分析

运用基于短时高斯逼近的广义胞映射方法,研究了含指数积分型非粘性阻尼和周期激励系统在高斯白噪声作用下的稳态响应.首先介绍了方法的实施过程,并推导了系统的矩方程.然后给出了系统的稳态概率密度函数,分析了阻尼系数和松弛参数对稳态响应的影响,并通过直接Monte Carlo模拟的结果验证了广义胞映射方法的有效性.     

改进的并行模糊核聚类算法在电力负荷预测的应用

用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无监督学习多核模糊C均值聚类算法,建立了双层神经网络的电力数据负荷预测模型对比该改进的算法对电力负荷预测效果的影响。用户数据由MapReduce并行化处理加速。数值实验结果表明:改进的算法在实际电力用户数据集中,具有广泛的适用性和有效性,同时能显著提高电力短期负荷预测的精度。