分段匹配追踪式Karhunen-Loeve非相干字典语音压缩感知

压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了经典采样定理的理论边界,为信号压缩提供了另一种途径。基于CS理论框架,做了两方面工作:为提高语音字典对信号的匹配性,设计了一种基于K-L展开的非相干语音字典;针对现有匹配追踪(MP,OMP)算法的不足,提出分段匹配追踪(Segment MP,SegMP)算法。首先对语音自相关函数进行建模并估计模型参数,构造语音自适应非相干字典,然后采用SegMP对语音稀疏向量分段观测,获得多个低维矢量,最后结合模型参数重建字典并重构信号,实现了语音压缩感知。语音测试结果表明:相比现有方案,本文方案对信号的稀疏表示更为精准,具有更好的重构质量,且降低了计算复杂度。      

流动相对百树菊酯高效液相色谱手性分离的影响

在一种由N－3,5二硝基苯甲酸苯基甘氨酸衍生而成的Pirkle1-A型手性固定相上分离百树菊酯的8个立体异构体,通过选用不同的醇作为流动相的强溶剂,研究二元体系中流动相组分对保留值和选择性的影响。结果表明：对同一种组分的流动相,增加流动相的强度会缩短溶质的保留时间,且对非对映体的选择性影响比较大,而对对映体的选择性影响却不大,作为强溶剂的醇的结构不同会对异构体的分高度及峰形产生影响,二级醇或三级醇作强溶剂时的分高度好于一级醇,小分子醇作强溶剂时的峰形好于较大分子醇。     

稀疏低秩噪声模型下无监督实时单通道语音增强算法

针对现有基于字典学习的增强算法需要先验信息、不易实时处理的问题,提出一种便于实时处理的无监督的单通道语音增强算法。首先,该算法将无监督条件下背景噪声的建模问题转化为带噪语音幅度谱的稀疏低秩噪声分解;然后,采用增量非负子空间方法对背景噪声进行在线字典学习,获得能够体现背景噪声时变特性的自适应噪声字典;最后,利用所得的噪声字典,采用易于实时处理的逐帧迭代方式,对带噪语音进行处理。实验结果表明:相较于多带谱减法和基于低秩稀疏矩阵分解的增强算法,所提算法在噪声抑制方面的性能尤为显著,在多项性能评价指标上,均表现出更好的结果。      

基于改进遗传算法的汽车主动悬架控制器设计

为解决在汽车主动悬架系统中所采用的一般模糊控制策略自适应能力差的特点,提出了一种可以自适应调节的模糊控制策略,采用解析式模糊规则法;利用新型的改进遗传算法优化不同状态下误差与误差变化率的修正因子,从而找到最优的模糊规则,匹配当前状态下最佳模糊控制器的参数;利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,结果表明该控制器相较于一般模糊控制器可以有效地改善汽车悬架在不同行驶状态下的稳定性和平顺性,通过优化过后的控制系统有较强的鲁棒性和较好的适应性。