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介绍了一款语音压缩专用处理器的设计思路,使用嵌入式FLASH超长指令字系统有效的提高了芯片的处理能力,同时将增强型算术逻辑单元、乘法器、乘累加器结合在一起,在改进的哈佛体系结构上实现了微控制器与DSP的单核设计。使用存储器操作指示寄存器、分层寄存器组,能够简化子程序调用方式。该微处理器采用0.25μm CMOS工艺实现,芯片面积为25mm^2。仿真结果表明,在20MHz工作频率下,芯片处理能力与50MIPS的通用DSP相当,同时能够保持原有编码质量。该处理器能够实现多种类型的语音压缩算法,可以达到对语音算法的高保密性、低复杂度、易开发性。 相似文献
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为了定量研究降雨时分流制雨水管网滞留污染物占总污染物的比例,对某研究区域雨水管网中的滞留污染物定期取样检测,并根据研究区域的基础数据建立SWMM模型。同时,提出了一种雨水管网滞留污染物的计算方法,即以检测到的雨水管网污染物浓度及充满度计算滞留污染物质量。将滞留污染物数据输入SWMM模型中,分析对比有无滞留污染物的管网排放口污染物浓度的变化情况。模拟结果表明,在1年一遇的降雨条件下,雨水系统内的滞留污染物对COD、NH3-N、TP总污染负荷的贡献率分别为43. 30%、92. 75%、58. 83%,雨水管网滞留污染物占雨水管网总污染物的比例较大。 相似文献
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无线传感器网络中基于安全数据融合的恶意节点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
无线传感器网络的一些固有特点,如节点能量、存储空间和计算处理能力均有限,网络节点布署在野外而无人值守,节点易被敌方捕获,因而网络内部易存在恶意节点。本文在分析Atakli等人提出的WTE方案基础上,提出了一种新的基于安全数据融合的恶意节点检测算法(MNDSDF)。针对节点数目较多层次型的无线传感器网络,MNDSDF算法首先在WTE权值融合的思想上添加了高信誉值过滤机制,来检测恶意采集节点;其次针对WTE和WCF只允许簇内单跳和融合结果受恶意节点影响较大等不足,提出了数据包计数的策略,来检测恶意转发节点。与WTE相比,MNDSDF算法能抵制更多种攻击行为,适应更宽泛的路由协议。通过仿真实验,MNDSDF算法可以有效检测出部分恶意行为,并经过与WTE和WCF比较,具有更高检测率和更低误检率。 相似文献
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为了充分利用能量与线性预测编码(Linear prediction coding,LPC)系数之间的相关性,提高能量参数量化效率,提出了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的能量参数预测量化算法.通过适当假设,使用HMM模拟能量参数和LPC系数之间的相关性,其中离散化后的能量参数组成隐状态序列,量化后的LPC系数组成可现测序列.然后利用HMM预测每一超帧中的能量参数的变化轨迹,并根据预测出的能量轨迹对预测残差进行分模式矢量量化(Mode-based vector quantization,MBQ).仿真实验中能量参数量化后的平均失真为2.668 dB,与线性预测量化算法相比下降了14.O%,表明本文算法通过利用能量参数与LPC系数的相关性,能够有效地提高能量参数量化效率. 相似文献
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