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1.
CO是碳氢燃料不完全燃烧的重要产物,常常被作为反应燃烧效率的标志物,燃烧场CO组分浓度的精确测量对提高燃烧效率、减少污染物排放具有重要意义。离轴积分腔输出光谱(OA-ICOS)是一种利用物质对激光的特异性吸收,实现对该物质分析和测量的技术,具有非接触、稳定和高灵敏度等优点。针对燃烧场CO浓度低,背景信号干扰强等特点,采用分布反馈式(DFB)激光器搭建基于离轴积分腔输出光谱的CO浓度测量系统,通过直接吸收光谱的测量方法实现对高温燃烧场CO浓度测量。利用仿真模拟的方法,在所用激光器中心波长的附近选出了常温下谱线强度较为突出,高温下不受其他燃烧产物干扰的第一泛频带R(10)吸收谱线。通过固定光程池对比吸光度的方法标定了OA-ICOS系统的有效光程;通过比较不同扫描频率下吸收谱线的信噪比和线型拟合残差标准差,得到最佳波长扫描频率;通过测量不同浓度CO混合气体的吸收信号分析了系统误差。探究了不同燃烧情况下CH4/Air预混平焰炉上CO的产生情况,根据燃烧场测量区域温度分布情况描述了温度分布不确定度对CO测量结果的影响。当量比为1.0时,在10 ms的测量时间分辨率下,噪声等效灵敏度(NEAS)为3.67×10-7 cm-1·Hz-1,系统测量误差小于4.5%,燃烧场测量区域温度分布不确定度带来的CO浓度测量不确定度为5.6%。改变当量比从0.8到1.2时,得到平均温度变化范围为1 275~1 368 K,CO浓度变化范围为0.041%~1.57%。研究发现随着当量比的提高,燃烧场温度和CO浓度均呈上升趋势。实验结果表明将离轴积分腔输出光谱技术应用于燃烧场气体参数测量具有信噪比高、检测灵敏度高等优点,可以实现痕量气体组分浓度的精确测量。 相似文献
2.
为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。 相似文献
3.
从双路字典学习、噪声功率谱估计、语音幅度谱重构角度提出了一种改进的谱特征稀疏表示语音增强方法。在字典学习阶段,融合功率谱与幅度谱特征,采用区分性字典降低语音字典和噪声字典的相干性;在语音增强阶段,提出一种噪声功率谱估计方法对非平稳噪声进行跟踪估计;考虑到幅度谱和功率谱特征对不同噪声的适应程度不同,设计了语音重构权值表。对分别由幅度谱和功率谱恢复而来的两路信号进行自适应加权重构,结合相位补偿函数得到增强后的语音信号。实验结果表明,该方法在平稳、非平稳噪声环境下相比于单一谱特征的语音增强方法平均提高31.6%,改善了语音增强方法的性能。 相似文献
4.
针对目前有监督语音增强忽略了纯净语音、噪声与带噪语音之间的幅度谱相似性对增强效果影响等问题,提出了一种联合精确比值掩蔽(ARM)与深度神经网络(DNN)的语音增强方法。该方法利用纯净语音与带噪语音、噪声与带噪语音的幅度谱归一化互相关系数,设计了一种基于时频域理想比值掩蔽的精确比值掩蔽作为目标掩蔽;然后以纯净语音和噪声幅度谱为训练目标的DNN为基线,通过该DNN的输出来估计目标掩蔽,并对基线DNN和目标掩蔽进行联合优化,增强语音由目标掩蔽从带噪语音中估计得到;此外,考虑到纯净语音与噪声的区分性信息,采用一种区分性训练函数代替均方误差(MSE)函数作为基线DNN的目标函数,以使网络输出更加准确。实验表明,区分性训练函数提升了基线DNN以及整个联合优化网络的增强效果;在匹配噪声和不匹配噪声下,相比于其它常见DNN方法,本文方法取得了更高的平均客观语音质量评估(PESQ)和短时客观可懂度(STOI),增强后的语音保留了更多语音成分,同时对噪声的抑制效果更加明显。 相似文献
5.
当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献
6.
7.
真实环境中存在的噪声和混响会降低语音识别系统的性能。封闭空间中的混响包括直达声、早期反射和后期混响3部分,它们对语音识别系统具有不同的影响.我们研究了早期反射和后期混响的不同划分方法,以其中的早期反射为目标语音,计算出了不同的理想比值掩蔽并研究了它们对语音识别系统性能的影响;在此基础上,利用双向长短时记忆网络(BLSTM)估计理想比值掩蔽,测试它们对语音识别系统性能的影响.实验结果表明,基于Abel早期反射和后期混响的划分方法,理想比值掩蔽能够降低词错误率约2.8%;基于BLSTM的估计方法过低估计了理想比值掩蔽,未能有效提高语音识别系统的性能。 相似文献
8.
语音通信系统中,语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变,同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm)和改进盲均衡算法的基础上,考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限,将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用,形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑,有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下,在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力,消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。 相似文献
9.
全息波导显示系统中输出光栅的衍射效率、位置和长度对整个显示系统的光强输出均匀性及能量利用率有重要的影响.通常输出光强均匀性由输出光栅的衍射效率决定,能量利用率受多重光栅的位置和长度影响.本文以中心视场光束的输出光强均匀为目的,对相应输出光栅衍射效率的位置分布进行优化与曲线拟合,得到输出光栅衍射效率随输出位置连续递增的分布曲线,并应用到所有视场光束.计算结果表明,相比于传统阶梯状衍射效率分布输出光栅,全息波导显示系统中采用具有连续衍射效率分布输出光栅时的光强输出均匀性得到明显提升.针对部分衍射光束未能进入出瞳的现象,提出错位优化法,按照出瞳大小和使用距离优化各重输出光栅的位置和尺寸,减小了光栅的无效衍射区域,提高了出瞳范围内的能量利用率. 相似文献
10.