為了提高語音信號的識別率，提出了一種改進的LPCC參數(shù)提取方法。該方法先對語音信號進行預加重、分幀加窗處理，然后進行小波分解，在此基礎(chǔ)上提取LPCC參數(shù)，從而構(gòu)成新向量作為每幀信號的特征參數(shù)。最后采用高斯混合模型（GMM）進行說話人語音識別，實驗表明新特征參數(shù)取得了較好的識別率。
上傳時間： 2013-10-10
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模糊綜合評判法是一種基于模糊數(shù)學的綜合評判方法，該綜合評判法根據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度理論把定性評判轉(zhuǎn)化為定量評判，即用模糊數(shù)學對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€總體的評判。它具有結(jié)果清晰，系統(tǒng)性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。本文以新一代天氣雷達發(fā)射機故障為例，論述了該方法如何獲取故障診斷數(shù)據(jù)，如何進行故障定位等過程。
上傳時間： 2013-10-17
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介紹了MSK信號的優(yōu)點，并分析了其實現(xiàn)原理，提出一種MSK高性能數(shù)字調(diào)制器的FPGA實現(xiàn)方案；采用自頂向下的設(shè)計思想，將系統(tǒng)分成串/并變換器、差分編碼器、數(shù)控振蕩器、移相器、乘法電路和加法電路等6大模塊，重點論述了串/并變換、差分編碼、數(shù)控振蕩器的實現(xiàn)，用原理圖輸入、VHDL語言設(shè)計相結(jié)合的多種設(shè)計方法，分別實現(xiàn)了各模塊的具體設(shè)計，并給出了其在QuartusII環(huán)境下的仿真結(jié)果。結(jié)果表明，基于FPGA的MSK調(diào)制器，設(shè)計簡單，便于修改和調(diào)試，性能穩(wěn)定。
上傳時間： 2013-11-23
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討論了一種船載USB系統(tǒng)跟蹤數(shù)傳信號可行性的方案，為實現(xiàn)船載USB系統(tǒng)對飛船目標跟蹤功能的備份提供了一個新的思路，該方案通過切換船載USB系統(tǒng)中跟蹤接收機軟件狀態(tài)的方式來實現(xiàn)，此方法已成功應用于跟蹤過境數(shù)傳信號目標的跟星訓練中，試驗結(jié)果表明該方案是有效的和可行的，該方案在充分利用現(xiàn)有測控設(shè)備功能，不增加輔助設(shè)備功能的基礎(chǔ)上，可以顯著提高測量船執(zhí)行神舟飛船測控任務(wù)的可靠性。
上傳時間： 2014-12-23
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在許多消費電子產(chǎn)品及白色家電應用中，新興的電容感應按鈕正作為一個流行的用戶界面替代機械開關(guān)。然而，電容感應界面設(shè)計也會帶來挑戰(zhàn)，在新產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)及質(zhì)量控制等方面都可能會出現(xiàn)問題。例如，不同線路板的電容感應按鈕寄生電容(CP )可能不同，環(huán)境變化（例如溫度及濕度）也可能會改變CP。系統(tǒng)不同噪聲也不相同。
標簽： 電容感應 系統(tǒng)設(shè)計
上傳時間： 2013-10-23
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針對室內(nèi)CCD交匯測量的試驗環(huán)境，通過添加輔助光源照明，在基于CCD立靶測量原理的條件下，分析了室內(nèi)立靶影響捕獲率的原因，并建立了室內(nèi)立靶的捕獲率模型。該模型能夠為室內(nèi)立靶測量系統(tǒng)的捕獲率計算和研究提供依據(jù)。同時，對立靶捕獲率進行了仿真分析，仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)的捕獲率能夠達到90%。
上傳時間： 2013-10-17
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提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個具有良好分類特性的特征參數(shù)，輸入構(gòu)建的LS-SVM分類器，以達到檢測載密圖像的目的。實驗結(jié)果表明，該算法的檢測正確率較高，檢測速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。
上傳時間： 2014-12-23
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行為級仿真是提高流水線（Pipeline）ADC設(shè)計效率的重要手段。建立精確的行為級模型是進行行為級仿真的關(guān)鍵。本文采用基于電路宏模型技術(shù)的運算放大器模型，構(gòu)建了流水線ADC的行為級模型并進行仿真。為驗證提出模型的精度，以一個7位流水線ADC為例，分別進行了電路級與行為級的仿真，并做了對比。結(jié)果表明這樣構(gòu)建的行為級模型能較好地反映實際電路的特性，同時仿真時間大大縮短。
上傳時間： 2013-10-18
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實現(xiàn):
標簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器
上傳時間： 2013-11-25
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基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產(chǎn)生的誤匹配點，運用背景補償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態(tài)情況，實現(xiàn)了動態(tài)背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續(xù)多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現(xiàn)自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。
上傳時間： 2013-10-09
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