应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号 识别的初步实验

语音情感识别在许多领域具有重要研究价值,不同声学情感特征在使用不同分类器进行分类时,识别效果具有明显差异。与语音情感有关的声学特征包括谱特征、韵律学特征、音质特征。该文提出一种特征融合的方法,将3种声学特征中具有最好识别能力的特征进行融合:保留在实验中表现稳定且有较高识别率的谱特征的全部特征,提取韵律学、音质特征的相关统计量作为辅助特征融合于谱特征中。实验表明,该文所提出的融合特征在使用同一分类器进行分类时,识别率优于单一特征;当使用不同分类器时,融合特征依然具有较好的识别能力,且识别性能稳定,3个数据集上均有较好的识别率,基本实现跨数据集识别。     

小波计盒分形维数核爆电磁脉冲信号模糊识别

为了在现有禁核试验条件下开展核爆电磁脉冲探测技术研究,对实测的非均匀采样核爆电磁脉冲数据进行阈值检波、直流剔除、滤波、插值和归一化处理后,采用小波分析提取信号第四尺度小波系数能谱熵、第一尺度和第四尺度小波系数计盒分形维数特征值,在统计分析的基础上分别建立其专用隶属度函数;利用模糊识别理论,对核爆电磁脉冲信号和作为主要探测干扰信号源的闪电电磁脉冲信号进行了模糊识别,获得了总识别率为99.41%的识别效果。     

扬声器激励次声频校正器的设计和性能分析

为克服现有主流型活塞式次声校正器低频端漏气误差增大的缺点，该文提出基于扬声器激励、薄膜密封结构作为标准次声源，实现了一种新型次声校准装置。该装置采用成熟化技术方案和模块化设计，具有组装方便、体积小、重量轻和工作稳定等优点。目前在校准频率0.1～20 Hz范围内，合成标准不确定度在0.2 dB以内，扩展不确定度优于0.4 dB (k=2)。利用该装置分别对MB3a型和自研次声传感器进行了校准，前者的校准结果与产品技术参数一致，后者与中国计量科学研究院的校准结果相近(误差小于7.5%)，测试结果表明该装置可用于次声传感器的校准。值得注意的是，该校正器可能做到低端0.01 Hz或更低的频率的绝对校正，该文展望了扬声器激励次声校正器发展前景。