采用联合字典优化的噪声鲁棒性语音转换算法

针对含噪语音难以实现有效的语音转换,本文提出了一种采用联合字典优化的噪声鲁棒性语音转换算法。在联合字典的构成中,语音字典采用后向剔除算法(Backward Elimination algorithm,BE)进行优化,同时引入噪声字典,使得含噪语音与联合字典相匹配。实验结果表明,在保证转换效果的前提下,后向剔除算法能够减少字典帧数,降低计算量。在低信噪比和多种噪声环境下,本文算法与传统NMF算法和基于谱减法消噪的NMF转换算法相比具有更好的转换效果,噪声字典的引入提升了语音转换系统的噪声鲁棒性。      

基于QFT的光电稳定控制系统设计与分析

为了克服模型摄动和各种扰动对机载光电稳瞄系统的影响,提出一种基于定量反馈控制理论（QFT）的光电稳定控制系统设计方法。该方法以方位回路作为讨论对象,基准模型参数值均为方位回路参数值,通过综合考虑被控对象的模型不确定范围（不确定范围取为基准值的±15%）和系统的性能指标,可实现一定范围模型摄动系统的强鲁棒性。在加入模拟幅值为0.06的力矩扰动作用下,设计系统的输出位置误差小于2×10-7rad,加入速度扰动,以国外某典型直升机角振动测试频谱作为速度扰动信号,设计系统位置误差限制在8×10-7rad内。仿真结果表明：设计的控制系统总体性能优于经典PID设计的系统。     

改进的CATSMLP预警藻类污染

人工神经网络由于其很多的特点与优势现已被广泛关注和运用.但是人工神经网络也存在学习过程易陷入局部极小、易出现震荡和网络存在冗余连接或节点等缺陷.针对这些不足,一种新的级联M LP神经网络CATSM LP比ATSM LP有更好的鲁棒性和高度的解释性,并且是一个万能逼近器.采用粒子群优化算法对其进行优化使其鲁棒性增强,具有更快速的收敛能力和更好的寻优能力,从而能更有效的建模.藻类的生长是湖泊等水体污染程度的一个直接表现形式.在某些情况下,甚至精密仪器都不能测出某些藻类污染物,因此需要好的方法越来越受到专家学者们的重视.将其用于藻类污染预警,仿真试验表明其用于环境污染防治有很好的效果,值得推广应用.     

一个平面线弹性的Locking-free非协调有限元

We propose a locking-free nonconforming finite element method to solve for the displacement variation in the pure displacement boundary value problem of planar linear elasticity. The method proposed in this paper is robust and optimal, in the sense that the convergence estimate in the energy is independent of the Lamé Parameter λ.     

离散余弦变换域抗二次打印-扫描鲁棒零水印算法

由于现有的抵抗打印-扫描攻击的鲁棒数字水印算法缺乏抵抗二次打印-扫描的能力.本文利用子块的离散余弦变换域直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系稳定性,提出一种抗二次打印-扫描鲁棒零水印算法.通过对图像进行分块离散余弦变换,计算所有子块直流系数的均值;通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关...     

一类改进的模糊Smith 预估控制系统

针对工业生产过程中常见的大时滞对象,在分析模糊Smith预估控制方案的基础上,提出一种新的控制方案,分别对模糊控制器和Smith预估器加以改进,仿真结果表明,改进后的方案具有较强的鲁棒性和较好的控制性能。     

Frequency-invariant robust adaptive beamforming based on interference covariance matrix reconstruction

Consider the problems of frequency-invariant beampattern optimization and robustness in broadband beamforming.Firstly,a global optimization algorithm,which is based on phase compensation of the array manifolds,is used to construct the frequency-invariant beampattern.Compared with some methods presented recently,the proposed algorithm is not only available to get the global optimal solution,but also simple for physical realization.Meanwhile,a robust adaptive broadband beamforming algorithm is also derived by reconstructing the covariance matrix.The essence of the proposed algorithm is to estimate the space-frequency spectrum using Capon estimator firstly,then integrate over a region separated from the desired signal direction to reconstruct the interference-plus-noise covariance matrix,and finally caleulate the adaptive beamformer weights with the reconstructed matrix.The design of beamformer is formulated as a convex optimization problem to be solved.Simulation results show that the performance of the proposed algorithm is almost always close to the optimal value across a wide range of signal to noise ratios.     

抗亮度和对比度调整的盲鲁棒量化水印算法

针对现有许多图像水印算法无法抵抗亮度和对比度调整,提出了一种抗亮度和对比度调整的盲鲁棒量化水印算法.对原始图像进行离散小波变换,将低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行离散余弦变换,在每个子块的离散余弦变换低频系数奇偶量化嵌入水印.检测端先对攻击后的含水印图像进行抗亮度和对比度调整修正,然后通过奇偶判断盲提取出水印.实验结果表明:该算法在抵抗亮度和对比度调整上表现出较强的鲁棒性,而且在抵抗添加高斯噪音、添加椒盐噪音、剪切、中值滤波、高斯低通滤波和JPEG压缩也表现出较强的鲁棒性.     

一种鲁棒的目标跟踪方法

针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪.     

不确定信息多目标线性优化的鲁棒方法

研究不确定信息的多目标线性优化问题,其数据不能精确给出但是属于一个给定的集合.首先,采用鲁棒方法把该问题转化为一个确定的多目标优化问题.然后,给出此问题解存在的充分条件.最后,通过实例验证了用鲁棒方法解决不确定信息的多目标线性优化问题的有效性.