计算机自动混音系统设计——面向自动作曲系统MIDI表达的实现

自动混音系统的研究从David Gibson的理论依据入手,建立了实现该系统的软件模型及数学模型,并构造一个三部分基于MIDI文件的自动作曲模块、MIDI解析及虚拟乐器演奏模块和基于DirectSound技术的混音模块组成的实验系统。研究还将就实验系统本身的不足提出可行的改进方向。     

外啮合齿轮泵壳体几何参数对其流量的影响研究

齿轮泵的流量是其在设计、制造过程中的一项重要性能指标。结合稳健参数设计试验分析了泵体各几何参数对齿轮泵流量的影响,通过软件建模计算出齿轮泵的理论排量,然后基于大量试验计算推导出泄漏流量计算公式的修正系数。在试验的基础上,给出了一种研究和分析齿轮泵流量影响因素的方法。     

室温脱钴对PCD微观结构及力学性能的影响

为提高PCD使用过程中的热稳定性,选用硫酸-过氧化氢混合溶液在室温下对PCD进行脱钴处理,研究其脱钴机理及脱钴对PCD微观结构及力学性能的影响。通过SEM观察到PCD在室温脱钴48 h后表面出现较大深度的腐蚀坑,钴相基本被去除,上下表面脱钴深度分别为176 μm和162 μm;通过EDS可确定脱钴层剩余钴的质量分数为0.93%,而未脱钴层钴的质量分数为7.64%,表明87.83%的钴在实验中被硫酸-过氧化氢混合溶液溶解而去除。对PCD样品进行残余应力测量,脱钴之前的残余压应力为483.91 MPa,脱钴之后的残余压应力为330.35 MPa,后者相对前者减少31.73%,说明脱钴可以有效降低PCD内部残余压应力。      

钙钛矿催化有机物转化研究进展

简要介绍了钙钛矿的结构,综述了钙钛矿在催化有机物转化方面的应用,着重介绍了钙钛矿在催化甲烷转化、VOC氧化、以合成气为原料制备高级醇和木质素转化方面的应用,并对钙钛矿作为催化剂在未来的发展前景进行了展望。     

开放式光学实验室的教学探索与研究

本文对开放式光学实验室教学进行深入全面的探索和研究,结合光学学科特点,在教学目的、教学内容、教学手段及教学管理等方面进行了重点讨论,同时阐述了开放光学实验室对科研的促进作用。     

话语标记语与口译质量评估

通过定性与定量结合的研究方法来证实话语标记语的使用与口译质量之间的关系(主要研究中英连续传译的质量)以及口译质量评估时听众最注重的评估标准。笔者在广外大十九名外籍教师以及一名国外大学的行政官员之中开展了一项关于口译质量评估的问卷调查。其间,受试会收听由同一名译员翻译的、针对同一汉语原稿的连续传译录音,但一种版本包含话语标记语而另一种则抹去了话语标记语。通过统计数据分析,结果表明听众最注重的评估标准为表达技巧且话语标记语的使用使得口译逻辑上更为连贯,有助于提高口译质量。     

淬火配分处理对锻态Fe-0.2C-9Mn-3.5Al钢显微组织及力学行为的影响

分析了淬火配分处理对锻态Fe-0.2C-9Mn-3.5Al钢显微组织及力学行为的影响。结果表明,热处理态试验钢主要由块状δ-铁素体、马氏体和板条状残留奥氏体等多相构成;残留奥氏体的体积分数随等温淬火温度升高而增大,在310 ℃时达到峰值;310 ℃等温淬火后在400 ℃配分3 min时可以获得较优的综合力学性能,抗拉强度和断后伸长率分别为1175 MPa和21.50%,强塑积达到25.26 GPa·%;应力-应变曲线中存在着明显的“锯齿”状起伏,可能与亚稳态的残留奥氏体集中转变为马氏体有关。     

基于视频识别和UWB定位的变电站作业现场安全识别方法

由于传统的安全识别方法精度较低,不能降低变电站作业现场出现安全事故的风险,因此本文提出基于视频识别和UWB定位的变电站作业现场安全识别方法。根据区域属性划分变电站区域,基于UWB定位作业人员,根据人员位置提取视频图像中人员行为特征,通过YOLOv3方法检测作业人员行为安全,引入格雷厄姆风险评估法获取风险程度,实现对变电站作业现场的安全识别。基于两个关键指标进行本文方法与传统方法的对比实验,通过实验结果证明,本文方法定位结果平均误差为10.63cm,人员安全行为检测准确率为93.37%,验证本文方法的安全识别精度更高,具有较好的应用性能。     

全站仪加、乘常数检定精度的影响因素及对策分析

在全站仪加、乘常数计量检定中,一般采用六段解析法,即用全站仪配合反射棱镜进行不少于21段基线组合段的距离测量,但由于基线场地、仪器本身、外界因素、观测者等诸多方面的原因,将综合影响检定精度,给加、乘常数检定值带入误差.文章对影响全站仪加、乘常数计量检定精度的诸多因素进行了分析,并提出一些应对措施以便提高检定精度,对测绘...     

基于深度神经网络的收发同时系统中自干扰数字对消算法

为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题,该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上,该文利用分段侦收的信号快速生成干扰的方法,验证了该算法在收发同时系统中自干扰信号对消的可行性,实现了基于本脉冲的雷达干扰信号构建,对敌方雷达快速做出反应,在电子对抗中占据有利地位。该文利用典型的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)雷达信号生成数据集训练深度神经网络,用测试集去测试网络输出的模型。实验结果表明：在收发同时系统中目标信号与自干扰信号混叠的情况下,基于DNN的自干扰对消算法可以有效消除自干扰信号,在信干比–8 dB的情况下,对消比可达到26 dB以上。