G.729语音编解码算法实现方法研究及DSP实现

为减小编解码运算复杂度,提出了一种基于DSP的G.729语音编解码算法实现方法,重点对DSP的代码优化作了论述．仿真结果表明,运算复杂度大大降低,在单片TMS320VC5410上完全能够实现G．729语音编解码算法．重建语音具有符合标准的编解码效果．     

基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断方法

数据隐私与数据安全问题逐渐受到社会关注,各用户隐私的滚动轴承振动数据存在孤岛且不共享的问题,同时不同规格滚动轴承振动数据分布差异大、部分已知标签数据稀缺,使得诊断准确率不高。针对上述问题,提出一种基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断框架。该方法对多个用户振动数据做短时傅里叶变换,构建时频图数据集;各用户训练本地模型并将模型参数上传至服务器,同时引入差值更新和参数稀疏化算法改进联邦学习中本地模型参数传递策略;服务器采用联邦平均算法聚合模型参数并更新本地模型,迭代后建立用于迁移学习的共享模型;提出逐层解冻策略保留共享模型部分参数并发送给每个用户,再利用本地数据微调共享模型,获得适用于每个用户的个性化模型。经试验验证,所提方法在数据孤岛和标签稀缺的前提下,可实现不同规格滚动轴承故障诊断,并具有较高的准确率和良好的泛化性能。     

哈尔滨市南岗供电局电价供应链中两部制销售电价实证研究

销售电价是电力价格链中与用户最为息息相关的一个环节,本文以哈尔滨市南岗地区为例,对销售电价中的两部制电价进行实证研究,指出目前两部制电价存在的问题,进而提出其改进思路和方法。     

基于改进宽度模型迁移学习的不同负载下滚动轴承状态快速分类方法

针对深度学习网络训练耗时以及不同负载下滚动轴承的源域数据和目标域数据分布差异较大的问题,该文提出一种基于改进宽度模型迁移学习的滚动轴承状态快速分类方法。该方法首先对不同负载下滚动轴承振动信号进行快速傅里叶变换,构建频域幅值序列数据集,并选取某种或某些负载数据集作为源域,其他负载数据集作为目标域;其次以循环扩展的方式建立宽度学习系统(BLS)的增强节点窗口,并在增强层引入Maxout激活函数构建改进的BLS网络,同时引入遗传算法优化网络节点结构,建立基于源域数据的预训练模型;最后将预训练模型的网络参数、特征层和增强层的权重参数迁移至目标域网络,并利用少量目标域样本微调网络建立状态分类模型。实验结果表明,所提方法平均训练时间为32.6 s,平均测试准确率为98.9%。对比其他方法,所提方法可以在更短的时间内建立分类模型并获得良好的分类准确率。