排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 671 毫秒
1
1.
基于生物电的人-机交互(HCI)技术作为特殊场景下常规人-机交互方法的一种补充,具有非常广阔的应用前景。为了解决基于生物电的HCI系统中多用户通信问题,文章设计并实现了一种基于ZigBee技术的信息交互系统。该系统主要由ZigBee无线通信模块、信息生成/处理模块、串口通信模块三部分组成,用以实现多用户间使用眼电信号(EOG)进行无线信息交互。在实验室环境下,眼电信号有效检出率98.2%,传输距离在无遮挡、无路由的情况下可达到70m。实验结果表明该系统具有识别率高、稳定性好、配置简单、使用方便等优点,具有较强的实际应用价值。 相似文献
2.
中国原子能科学研究院正在规划中的重离子加速器物理研究平台的基本方案是在
现有的HI-13串列加速器的后端新建一台能量增益为18MeV/q的重离子超导直线加速器.超导直线加速器包括: 36个铜铌溅射型四分之一波长(QWR)谐振腔; 9个恒温柜, 及一系列等时性消色散束流传输系统. 同时配套建设一条与现有的HI-13串列加速器相并列的重离子四杆型射频四极加速器——RFQ和交叉手指型漂移管直线加速器IH-DTL接受来自ISOL的正离子束,然后直接注入到超导直线加速器. 相似文献
3.
4.
提出了一种滑动窗累积量的递推估计算法并应用于语音端点检测中,用以解决传统端点检测方法在噪声环境下检测性能变差的问题。在对含噪语音信号进行加窗之后,利用滑动窗累积量的递推估计算法估计含噪语音信号的高阶累积量值,并在此基础上结合能量特征进行语音端点检测。实验结果表明,所提滑动窗累积量递推估计算法相比较传统高阶累积量计算方法运算效率明显提高;所提端点检测算法在不同噪声和信噪比环境下相比较G.729b算法点正确率Pc-point值平均提升了6.07%。基于滑动窗高阶累积量的语音端点检测算法具有较高的运算效率及良好的鲁棒性。 相似文献
5.
提出了一种基于独立分量分析(ICA)的语音信号鲁棒特征提取算法,用以解决在卷积噪声环境下语音信号的训练与识别特征不匹配的问题。该算法通过短时傅里叶变换将带噪语音信号从时域转换到频域后,采用复值ICA方法从带噪语音的短时谱中分离出语音信号的短时谱,然后根据所得到的语音信号短时谱计算美尔倒谱系数(MFCC)及其一阶差分作为特征参数。在仿真与真实环境下汉语数字语音识别实验中,所提算法相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了34.8%和32.6%。实验结果表明基于ICA方法的语音特征在卷积噪声环境下具有良好的鲁棒性。 相似文献
1