新型识别算法在孤立字词语音识别中的应用

提出了孤立字词语音识别的一个新算法,即新型的识别算法。通过此算法,系统可以在不降低系统识别精度的前提下,大大精简运算量,提高识别系统整体的识别效率。实验证明,该算法在基于模板的孤立字词语音识别中可以达到100％的识别精度,在基于非模板的孤立字词的语音识别中,其识别精度也可以达到90％以上,并且与传统的识别方法相比,缩短了训练时间,提高了识别速度。在孤立字词的语音识别中具有自己独到的优势。构建一个使用方便的语音识别系统,将算法应用到实践中解决人们现实生活中遇到的各种问题。     

一种基于听觉掩蔽的语音增强方法

提出了一种基于谱减法的语音增强算法.算法利用人耳的听觉掩蔽效应动态确定每一帧的权值,有选择地增强.实验结果表明,方法有效抑制了背景噪声和音乐噪声并提高了语音质量.     

基于改进谱减算法的语音增强研究

介绍了一种根据传统的谱减改进后的增强算法：根据每帧的功率谱来动态调整谱减系数,然后采用多种方法抑制音乐噪声.使谱减效果既保持了较高的信噪比,又使音乐噪声得到了抑制.算法在VC6.0下编程实现,实验证明语音增强效果明显.     

基于Res_AttentionUnet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络（Res_AttentionUnet）,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为：在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特征学习,使特征提取更完善,从而提高建筑物提取的准确率。本研究采用武汉大学季顺平团队提供的开放数据集（WHU Building Dataset）作为实验数据,并从中选取3个具有不同建筑物特征和代表性的实验区域,然后分别对不同实验区域进行预处理（包括滑动裁剪和图像增强等）,最后分别使用Unet、ResUnet、AttentionUnet和Res_AttentionUnet 4种不同的网络模型对3个不同实验区进行建筑物提取实验,并对实验结果进行交叉对比分析。实验结果表明,与其他3种网络相比,本文所提出的Res_AttentionUnet在基于高分辨率遥感影像的建筑物提取中具有更高的精度,平均提取精度达到95.81%,相较于原始Unet网络提升17.94%,同时相较于仅加入残差模块的Unet网络（ResUnet）提升2.19%,能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。     

基于波形指示模拟的致密砂岩储层预测

随着勘探开发的不断深入,地质目标逐渐由常规储层转向非常规储层。鄂尔多斯盆地东北缘砂岩储层纵向叠置、厚度薄、横向变化快,传统的反演技术无法满足薄储层精细预测的要求。波形指示模拟基于波形相控的思路,利用地震波形代替变差函数分析储层的分布特征,可以实现非阻抗参数模拟,是一种高精度反演技术。综合地质、地震和测井资料,基于自然伽马曲线,对鄂尔多斯盆地东缘MG区块进行了波形指示模拟,刻画出目的层砂岩储层的分布规律。结果表明,波形指示模拟具有较高的横、纵向分辨率,反演结果与钻井吻合度较好,与地震波形相关性强,能够反映储层的空间变化情况,且比较符合研究区的地质沉积规律。因此,波形指示模拟作为一种更高效的反演方法,为薄层、薄互储层的精细研究提供了有力支撑,有助于最大程度地实现对气藏资源的开发和利用。      

基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型

针对传统组合预测模型中各单项预测模型赋权问题的不足,提出一种基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型。利用IOWA算子,依据各单项预测模型预测值各时间点精度的不同,赋予不同的权系数,建立最优组合预测模型,并将其应用于变形数据分析与预测。实验结果表明,本文方法的预测结果比各单项模型与传统组合模型的结果更准确。     

基于移动激光扫描点云特征图像和SVM的建筑物立面半自动提取方法

建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。     

基于嵌入式软核NIOSII的语音无线传输系统

介绍了嵌入式信息家电的主要特点、意义和发展趋势,给出了SOPC技术的概念及涵义,并着重给出了基于嵌入式微处理器NiosⅡ实现语音无线传输系统的一种解决方案.系统应用嵌入式SOPC技术,选用了Altera公司最先进的32位软核嵌入式微处理器NisⅡ并结合无线传输模块PTR8000实现了语音的无线传输和接收.     

基于随机森林的黄土地貌分类研究

地貌分类在指导人类建设活动的规模与布局中有着重要的意义。然而,传统的基于数字高程模型(DEM)的地貌分类方法使用的地形因子和考虑到的地貌特征往往比较单一。本文提出了一种基于流域单元的地貌分类方法,该方法考虑了流域单元的多方面特征,包括基本地形因子统计量、地形特征点线统计量、小流域特征和纹理特征。本研究首先基于DEM进行水文分析将研究区域划分成不同的小流域。然后利用数字地形分析提取29个不同方面的特征来表征流域的形态,并基于随机森林(RF)算法进行了特征选择和参数标定。RF是一种基于决策树算法的集成分类器,能有效地处理高维数据,分类精度高。最后选择训练集小流域对RF分类器进行训练,使用训练完成的分类器对整个研究区域的地貌进行分类,研究地貌分异的规律。该实验在我国陕北黄土高原典型黄土地貌区域的地貌分类中取得了较好的结果,结果表明不同的地貌之间存在明显的区域界线,特定的地貌类型在空间上表现出明显的聚集性。通过人工判读进行验证的分类精度达到了85%,Kappa系数为0.83。     

强度体元基元下的机载LiDAR 3D滤波

针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维（3 Dimensional, 3D）滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度（体元内激光点的量化平均反射强度值）体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了“空间邻域尺度”参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明：51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。     

利用Matlab和Visual C++实现卡尔曼滤波的新方法

阐述了Matlab与Visual C++的优缺点,提出了一种利用Matlab和Visual C++实现卡尔曼滤波的新方法.利用Matlab的Add-in插件可快速将M文件集成到C++中,创建独立的C/C++程序.通过实例介绍在Visual C++ 6.0环境下如何实现Matlab与Visual C++的混合编程.     

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基于MATLAB的“数字信号处理”动画课件工具箱设计

以一个＂数字信号处理＂动画课件工具箱为例,从MATLAB语言的特点、对象的本质、优化界面设计、完善动画功能的角度提出一个MATLAB课件工具箱完整、可行的设计过程,最后对设计过程中出现的问题进行分析和总结。     

帧缓存在嵌入式图形用户界面中的研究与应用

首先介绍基于Linux的图形用户界面发展概况,然后简要分析了帧缓存的基础知识、开发的原理和功用,并设计出了基于帧缓存的液晶显示屏驱动程序,最后阐述基于帧缓存的实际应用——即基于Linux的帧缓存在开发板上直接写屏功能并显示图片的实现过程。     

帧缓存在嵌入式图形用户界面中的研究与应用

首先介绍基于Linux的图形用户界面发展概况,然后简要分析了帧缓存的基础知识、开发的原理和功用,并设计出了基于帧缓存的液晶显示屏驱动程序,最后阐述基于帧缓存的实际应用——即基于Linux的帧缓存在开发板上直接写屏功能并显示图片的实现过程。     

多类支持向量机在语音识别中的应用

针对语音模式识别,引入多类（M-ary）支持向量机来进行分类。并详细的介绍了M-ary支持向量机的概念以及语音识别系统中的实现方式。通过仿真实验,与BP神经网络、SVM进行比较,验证了M-ary支持向量机具有识别率高,抗噪能力强等优越性。     

基于COM组件的VB与MATLAB混合编程技术在地形变数据分析中的应用

介绍一种基于组件对象模型(Component Object Model,COM)的VB与Matlab混合编程技术,以作者开发的地形变处理软件数据处理模块为例,阐述基于COM组件的VB与Matlab的混合编程在地形变数据处理中的应用,论述如何实现VB与Matlab数据的互调.集成后的软件不仅能够充分发挥两种语言各自的优点...     

Linux环境下的GIS基础平台研发

基于Unix／Linux的GIS基础平台是目前国内GIS业界一个全新的研发领域。在此详细介绍了完全基于Unix／Linux环境研发的GIS基础平台的结构和特点,包括系统总体结构、跨操作系统平台的空间数据库引擎和管理系统、基于Linux的空间操作与应用服务平台、基于CORBA的跨操作系统的分布式协同控制环境、基于Linux的客户端操作环境和基于Java的元数据库管理系统等内容,阐述了数据处理流程,讨论了Linux集成开发环境、CORBA中间件平台和数据库管理系统的集成开发方法,并简要介绍了支持系统二次开发的空间数据管理API的功能特色。     

MATLAB在运用系统建模处理南海气象数据过程中应用

介绍了MATLAB语言特点和系统建模方法的基本理论.根据南海气象数据的实际建模处理过程,给出了建模的详细步骤及其MATLAB实现过程以及MATLABTM的主要实现程序.试验讨论和结果表明利用MATLAB语言可以方便地对南海气象数据用系统建模方法进行建模和处理,MATLAB在运用系统建模法处理南海气象数据方面具有明显的优越性.