中药丹参及其近缘种中微量元素的主成分和聚类分析

采用原子吸收光谱法测定了不同产地的中药丹参及其近缘种植物白花丹参、雪山鼠尾草、云南鼠尾草、甘西鼠尾草、贵州鼠尾草、血盆草、粘毛鼠尾草、峨眉鼠尾草、黄鼠狼花、短唇鼠尾草和犬形鼠尾草中的Cu,Zn,Fe,Mg,Ca,Cr,Pb,Mo,Mn和Cd共10种微量元素的含量,应用主成分和聚类分析法对测定结果进行了研究。经过主成分分析得出3个主因子,其累计方差贡献率达79.3%。第一主因子的方差贡献率为49.6%,故所对应的Fe,Mn,Cu,Zn,Cd和Pb是丹参及其近缘种的特征元素。聚类分析将21个样品聚成2组,除浙江栽培丹参和白花丹参外,来自不同产地的9个丹参样品聚为一组;除贵州鼠尾草外,其他鼠尾草样品聚在一起,故此法可以将丹参和鼠尾草属其他植物区分开,总符合率达90%。因此利用原子吸收光谱法测定丹参及其近缘种中微量元素含量并对测定结果进行聚类分析是鉴别正品丹参的一种快速、准确的方法。     

基于递归神经网络的语音识别快速解码算法

递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)如今已经广泛用于自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)的声学建模。虽然其较传统的声学建模方法有很大优势,但相对较高的计算复杂度限制了这种神经网络的应用,特别是在实时应用场景中。由于递归神经网络采用的输入特征通常有较长的上下文,因此利用重叠信息来同时降低声学后验和令牌传递的时间复杂度成为可能。该文介绍了一种新的解码器结构,通过有规律抛弃存在重叠的帧来获得解码过程中的计算开销降低。特别地,这种方法可以直接用于原始的递归神经网络模型,只需对隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)结构做小的变动,这使得这种方法具有很高的灵活性。该文以时延神经网络为例验证了所提出的方法,证明该方法能够在精度损失相对较小的情况下取得2~4倍的加速比。     

谐波显著度的基频提取方法

我们提出的谐波显著度的基频提取方法,目的是从语音信号中自动获取人声基频,该方法利用抑制因子计算出基频的谐波显著度谱,对各次谐波显著度加权求和之后进行基频轨迹跟踪确定语音的基频序列。在TIMIT掺噪数据集和音乐信息检索评测2005主旋律数据集上,谐波显著度方法的准确率分别达到了88.5%和73.3%,使倍频、半频错误相对降低了80%。实验表明,基于谐波显著度的基频提取方法增强了系统的抗噪性能以及抗倍半频错误的能力。     

基于概率逼近的本原BCH码编码参数的盲识别方法

针对本原BCH码编码参数的盲识别问题,该文提出了一种基于概率逼近的盲识别方法。首先,利用Gauss分布和Poisson分布逼近随机码字的根概率特性,确定了搜索BCH码长的门限;然后,通过分析本原域元素的检错能力及同构对域的影响,应用临近域对的方法确定编码域,提高了其识别能力;最后,给出识别生成多项式时的共轭根系表,从而减少了计算量。仿真结果表明,在较高的误码率下,该方法能快速地识别出BCH码编码所采用的编码参数。     

基于MEMS加速度计的倒置开关

运用MEMS加速度计MMA8453Q和单片机MSP430设计了一种针对放入式电子测压器的倒置开关。利用加速度计方向检测功能,单片机通过I2C接口读取加速度,判断是否倒置。倒置开关经步进电机多次旋转倒置测试成功率达到100%,并利用霍普金森杆进行了抗过载测试。结果表明,在受到45000g 冲击后仍能正常工作,能满足火炮等高冲击场合的测试要求。     

基于频域逐级回归的声学回声控制

传统声学回声控制算法一般采用基于随机梯度法更新的频域分块自适应滤波(PBFDAF)方法,但在以语音为主要回声信号的室内混响环境中,由于回声路径不稳定,往往收敛速度较慢,难以实现足够的回声抑制。该文提出一种基于频域逐级回归的声学回声控制算法。通过逐级回归分析远端信号和麦克风信号之间的线性关系,可以在保持较小的偏差的同时实现收敛较快的系统估计。同时,由于逐级分析了两通道间的短时相干性,因而该算法无需像常见方法一样,额外进行基于通道间相干函数的残余回声抑制或双讲检测,从而保持系统的紧凑性。若进一步假定近端背景噪声准平稳,则可利用基于近端信号非平稳程度的自适应平滑因子,在实现系统估计快速收敛的同时确保其稳定性。实验表明,该方法在常见的近端环境噪声水平下,在收敛速度和稳态误差上相对传统方法有显著优势,非常适合应用在室内远讲模式下的声学回声控制中。     

60 dB动态范围的自动增益控制电路设计

设计了一种工作频率在15.42 MHz应用于GPS射频接收芯片中的自动增益控制(AGC)电路,该电路与传统AGC结构相比,不需要峰值检测电路,也不需要环路滤波器,大大简化了设计复杂度,同时也使电路性能受工艺及温度变化的影响大大减小了,因此适用于低功耗、高集成的GPS射频通信系统中.电路设计采用TSMC 0.25 μm CMOS工艺,电源电压2.5 V,经过流片验证,其动态范围可达60 dB,工作频率范围为[3.8 MHz,40 MHz],总功耗5 mW     

一种基于参数活动轮廓模型的高能闪光照相图像分割算法

针对高能闪光照相系统成像质量较差的特点,提出了一种基于参数活动轮廓模型(Snake模型)的闪光照相图像分割算法.该算法在传统高斯力Snake模型中引入包含图像区域信息的变力,以目标和背景两区域具有最小方差为准则,构建兼顾边缘和区域信息的外部能量函数.数值实验结果表明,该算法对初始轮廓位置不敏感,较好地解决了客体凹陷区域分割问题,能够实现对含噪声的弱边界闪光图像的自动分割.     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

改进的约束共轭梯度闪光照相图像重建算法

针对闪光照相图像信噪比低的特点,提出了一种改进的约束共轭梯度闪光照相图像重建算法。该算法在约束共轭梯度迭代重建的基础上,提出了新的预优矩阵选取方案,减小了重建图像的轴线噪声,利用松弛迭代步长代替共轭梯度法中的最优迭代步长,并采用了新的收敛准则,在保证算法收敛的同时,减少了重建算法的计算量。数值试验表明,与传统约束共轭梯度重建算法相比,改进算法稳定收敛,迭代速度更快,并能有效提高重建质量。