同步广播面临的几个问题

有关无线电广播方面的理论与实践在国内一度相对沉寂 ,在调频广播的布点只实施了规划的百分之十几的情况下 ,一些发射机生产厂家对几处同频广播观望不语 ,而各地电台竞相加调制度、加功率、延伸扩台 ,出现了多方面的矛盾而又欲罢不能。2 0 0 1年 11月在青岛召开的国家广电总局科技委工作会议期间 ,不少专家和代表对调频广播的现状和未来发表了非常有价值的意见 ,现结合自己的体会加以叙述。1同频广播的理论与实践任重道远总局科技委会上有一个很重要的观点就是理论指导实践。前几年广东广电局的同志们作了调频同步广播和 DAB的有益试验 ,…     

Global Chaos Synchronization between Two New Different Chaotic Systems via Active Control

We present chaos synchronization between two new different chaotic systems by using active control. The proposed controller ensures that the states of the controlled chaotic response system asymptotically synchronizes the states of the drive system. Numerical simulations are shown to verify the result.     

用于网同步的数字处理智能锁相环

把大规模集成电路和计算机结合,构成数字处理智能锁相环(DP-PLL)。DP-PLL依靠存贮程序控制获得较好的同步性能,可以抑制很低频率的相位抖动及具有一定抗输入信号扰动的能力,是实现网同步的理想部件。本文主要论述DP-PLL系统的结构、设计方法和实验结果。     

基于基音同步帧叠接的吴语语音合成

吴语语音和普通话一样,也是由声母、韵母和声调这三个要素构成。语音的平稳段存在于韵母中,波形具有周期性,周期的变化趋势决定语音的声调;非平稳段包括声母、过渡音和鼻音。根据这些特点,提出了一种利用基音同步帧和声调曲线来合成语音的新方法PSFC,并用该方法合成吴方言。实验表明,该方法简单实用,合成语音有较好的自然度和可懂度。     

数字散斑干涉技术及应用

介绍了数字散斑干涉技术在位移、应变、振动和医学诊断等领域中的应用和国内外发展状况。提出了一种新的应用领域—数字散斑干涉技术在语音识别中的应用,并对该方法作了介绍,讨论了它的特点。     

应用于广播电视领域的SDH技术

１前言新一代的同步数字传输体系（SDH）是国际统一的标准传输体制，采用同步复用方式和灵活的复用映射结构，具有强大的网管能力和统一的接口标准，便于与各种传输网络互连互通，非常适用于广播电视信号的传输。因此，利用SDH技术参与组建的传输网在广播电视领域正在得到广泛的应用，并显示出强大的生命力。本文以SDH同步传输模块信号STM－１的形成过程为例，介绍应用SDH技术传输广播电视信号。２SDH技术的传输原理SDH由一整套分等级的标准传输模块STM组成。最基本的同步传输模块信号为STM－１，其传输速率为１５５．５２０Mbp…     

GPS在无源多基地侦察系统中的应用

针对无源多基地侦察系统的高精度同步问题，提出了一种较为简单可行的方法-利用GPS进行校频和共视比对。     

为娱乐手机充电——让手机播放电脑和网络上的多媒体文件

在拥挤的地铁里忘掉周围的嘈杂，沉浸在音乐这中；在拥堵的出租车上放松一下，享受电影的精彩。这些让生活更加丰富多彩，让移动成为享受的功能，现在都可以通过娱乐手机来实现了，人们可以感受到移动生活无处不在的乐趣。如何把娱乐手机打造为生活中的多媒体娱乐中心？这需要你电脑上，网络上丰富的多媒体内容传送到手机上，为你的娱乐手机“充电”。     

用自适应脉冲微扰引导混沌系统到周期解

用自适应脉冲微扰方法控制的系统的某个系统变量作为驱动,设计了一种自适应控制器方法对两个或多个响应混沌系统进行脉冲微扰,引导这些系统从混沌运动到低周期运动,实现同时控制多个混沌系统到不同的周期态. 当选择相同的自适应控制器输入变量实施脉冲微扰时,还可控制两个或多个混沌系统达到不同的周期态同步. 通过对R?ssler混沌系统的仿真研究证实了方法的有效性. 关键词： 混沌控制 系统参量 自适应控制器 脉冲微扰 周期态同步     

Speech emotion recognition based on statistical pitch model

A modified Parzen-window method, which keep high resolution in low frequencies and keep smoothness in high frequencies, is proposed to obtain statistical model. Then, a gender classification method utilizing the statistical model is proposed, which have a 98% accuracy of gender classification while long sentence is dealt with. By separation the male voice and female voice, the mean and standard deviation of speech training samples with different emotion are used to create the corresponding emotion models. Then the Bhattacharyya distance between the test sample and statistical models of pitch, are utilized for emotion recognition in speech. The normalization of pitch for the male voice and female voice are also considered, in order to illustrate them into a uniform space. Finally, the speech emotion recognition experiment based on K Nearest Neighbor shows that, the correct rate of 81% is achieved, where it is only 73.85% if the traditional parameters are utilized.