基于改进的蛙跳算法与支持向量机的实用语音情感识别

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。      

行波型杆式超声电机定子模态干扰的研究

行波型杆式超声电机定子模态干扰会造成电机工作效率低下,不稳定,难以控制等问题。首先利用有限元法和Hamilton理论,建立行波型杆式超声电机定子的动力学有限元模型;其次进行模态分析,求解各模态频率对定子结构参数的灵敏度,以此为依据进行结构参数调整,实现定子工作模态与干扰模态分离;最后制作了定子样机。其模态试验结果表明达到了模态分离的目的:定子工作模态频率至少在2 kHz范围内不存在其他干扰模态,从而验证了该方法的有效性。     

一种基于Kd-tree射线追踪法的卫星RCS预估方法

针对空间卫星目标的雷达散射截面（RCS）预估问题,提出了一种基于Kd-tree射线追踪法的 改进物理光学（PO）方 法,实现了对具有较强耦合结构的卫星目标电磁特性计算。基于卫星目标的三维面元模型, 建 立了其对应的Kd-tree空间分割描述结构,将其用于射线追踪,结合PO方法就可以得到给定 模型的RCS预估值。数值计算结果表明,改进方法和MoM方法相比,具有相同计算精度但计算 效率高得多,相比单纯PO方法,改进方法也更接近测量值。     

电力线载波通信EMI滤波电路研究

电力线通信是一个正在发展的崭新学科,但由于电力线传输的无屏蔽性,给电力线通信带来严重的电磁干扰与电磁兼容问题。在深入分析了电力线通信系统产生电磁干扰的主要原因的基础上,对EMI滤波电路进行了设计研究,并通过实验验证了该滤波网络对于抑制电力线载波通信EMI的可行性。     

机场障碍物对分米波仪表着陆系统可听度系数的影响分析

机场障碍物的存在会对分米波仪表着陆系统天线辐射场产生一定的影响。从天线原理出发,计算了分米波仪表着陆系统航向天线的辐射场。采用电磁感应定理计算出了特定尺寸障碍物对分米波仪表着陆系统航向天线辐射场的散射,得到了该障碍物对跑道中心线上可听度系数影响的数值结果,并对此做出了分析。     

一种基于统计平均的图像处理自适应阈值模型

用统计力学的思想和方法分析了图像象素灰度值和宏观图像信息之间的关系,用统计回归方法对实验数据进行模拟和曲线拟合,建立了基于Boltzmann统计法的平均灰度值和图像阈值的关系模型。在眼睛盯视输入人机交互系统中,对所建模型编写了程序处理函数和算法,进行了实验分析。结果表明,此方法在图像信息稳定的情况下可以得到更好的效果,用建立的自适应阈值模型可以自动获取阈值。实验中图像平均灰度值在110～230情况下,提取特征信息的准确率达到了95％。     

EMD算法在检测电力故障信号中的应用

分析了电力系统中常见的几种故障类型,研究提出了利用EMD分解正确定位信号故障点的方法。该方法将故障信号分解成几个IMF分量,然后使用希尔伯特变换求出信号的时频关系,从而正确定位信号的故障点。Matlab的仿真结果表明,提出的方法能够更加准确地检测出突变信号,从而正确定位出信号的故障点。     

ALD氧化铝薄膜介电性能及其在硅电容器的应用

硅基高密度电容器是利用半导体3D深硅槽技术和应用高介电常数(高K)材料制作的电容。相比钽电容和多层陶瓷电容(MLCC),硅基电容具有十年以上的寿命、工作温度范围大、容值温度系数小以及损耗低等优点。文章研究原子层沉积(ALD)制备的Al2O3薄膜的介电特性,通过优化ALD原子沉积温度和退火工艺,发现在沉积温度420℃和O3气氛退火5 min下,ALD生长的Al2O3薄膜击穿强度可大于0.7 V/nm,相对介电常数达8.7。制成的硅基电容器电容密度达到50 nF/mm2,漏电流小于5 nA/mm2。     

离焦激光直写光刻工艺研究

采用理论计算和光线追迹分析了激光直写光刻中离焦对写入焦斑光场分布的影响;使用四轴激光直写设备开展了离焦激光直写光刻工艺实验,实验和理论计算及光线追迹的结果吻合得很好。利用离焦激光直写光刻方法制作了光栅和分划版,测得实验结果达到工艺要求。     

基于商标匹配的视频广告识别

视频广告作为一种重要的媒体形式,正在潜移默化地影响着人们的生活。针对如何对视频广告进行识别,本文提出了一种基于商标匹配的视频广告识别算法。考虑到视频广告帧中存在着大量的背景干扰问题,本文算法首先对视频广告帧进行显著区域检测,将广告帧中较为显著的商标信息与周围背景分开,然后对已得到的显著区域图进行SURF特征提取,并与商标库中的商标显著区域图进行匹配。实验结果表明:本文算法对广告帧中商标存在的背景干扰、尺度缩放、旋转、颜色、光照等变化具有很好的鲁棒性,取得了令人满意的匹配准确率,很好地实现了视频广告识别。