一种高质量的2 kb/s语言编码算法MWI

提出一种高质量的低速率语言编码算法ＭＷＩ,该算法对传统的波形插值算法ＷＩ进行了全面的改进。ＭＷＩ采用了一种更加合理的插值模型,包括统一的清音和浊音分析合成模型、新的典型波形的提取和表示方法,并且采用动态规划的算法增加基音周期估计的准确性。由于不依赖于准确的清浊音判别,ＭＷＩ具有更强的抗噪声能力。ＭＷＩ的参数设置也有利于更加有效的参数量化。随着编码速率的下降,ＭＷＩ的质量虽然呈下降的趋势,但在２ｋｂ／ｓ的速率下,它仍然能给出具有很高清晰度和自然度的合成语音。构造的完整的ＭＷＩ２ｋｂ／ｓ的声码器,具有很高的自然度和可懂度。     

多载荷结构极限分析的无搜索迭代算法

详细研究了结构极限分析的现有方法,在考虑多组独立变化载荷联合作用的情况下,结合传统的极限分析理论,提出了加载路径射线辐射求解法,并基于这种射线辐射状的加载路径,推导了多组载荷联合作用下结构塑性极限上限分析的数学规划格式,并编制了相应的有限元程序。文中的数值算例表明本文所提出的这种射线辐射状的加载路径是合理且有效的,同时采用无搜索数学规划方法能够很好的避免弹塑性分段逐步增量的复杂计算,克服规划中目标函数非线性所导致的困难。     

Job Shop 的工件序摄动分析算法

为了研究ＪｏｂＳｈｏｐ排序（ＪＳＰ）这样一类ＮＰ完备的组合优化问题,从离散事件仿真的角度分析了ＪｏｂＳｈｏｐ中工件序单步摄动和多步摄动出现时系统状态的变化规律,提出了一类求解ＪＳＰ问题的近似算法——工件序摄动分析算法（ＪＳＰＡ和ＪＳＥＰＡ）,并研究了此类算法的应用模式。工件序摄动分析算法具有迭代性和构造性特点,兼顾ＪＳＰ问题求解的速度、精度和规模,能够对初始序点进行改进,获得较好的工件极小序（或最小序）。测试实验结果表明算法具有良好的整体性能。     

衰减激励条件下确定性系统多新息辨识的收敛性分析

在衰减激励条件下,分析了确定性系统多新息辨识算法的收敛性。得到了如下结果：１）当信息向量φ（ｔ）有界时：（ｉ）衰减指数ε＞１２时,估计误差θ（ｔ）有界,即‖θ（ｔ）‖＝Ｏ（１）或‖θ（ｔ）‖≤Ｍ＜∞;（ｉ）ε＝１２时,θ（ｔ）以１ｔｃ（ｃ＞０）速度收敛于零,即‖θ（ｔ）‖＝Ｏ１ｔｃ;（ｉｉ）０＜ε＜１２时,θ（ｔ）以指数ｅｘｐ（－ｃｔ１－２ε）（ｃ＞０）速度收敛于零,即‖θ（ｔ）‖＝Ｏ（ｅｘｐ（－ｃｔ１－２ε））。２）当φ（ｔ）以ｔμ速度增加（μ＞０）,即φ（ｔ）＝Ｏ（ｔμ）或‖φ（ｔ）‖≤ｃｔμ,ｃ＞０,（ｉ）μ＋ε＞１２时,θ（ｔ）＝Ｏ（１）;（ｉ）μ＋ε＝１２时,θ（ｔ）＝Ｏ１ｔｃ,ｃ＞０;（ｉｉ）μ＋ε＜１２时,θ（ｔ）＝Ｏ（ｅｘｐ（－ｃｔ１－２（μ＋ε）））,ｃ＞０。     

整数规划的凸填充函数算法

改造文献［１］的求解连续总体优化问题的凸填充函数算法使之适于求解整数规划问题．首先,在求出整数规划问题的一个离散局部极小解的基础上构造了整数规划问题的凸填充函数;其次,通过寻找该填充函数的离散局部极小解,以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．本文的算法是直接法,数值试验表明算法是有效的．     

异步DS—CDMA系统中传输时延估计

在异步ＤＳ＿ＣＤＭＡ系统中,由于“远－近”问题的影响,给系统参数（传播时延、幅度变化、相位变化）的估计带来很大的不利．本研究探讨了存在“远－近”问题情况下,异步ＤＳ＿ＣＤＭＡ系统中的参数估计问题,并提出了一种有效算法．     

汽轮发电机组故障诊断的复合式进化网络

提出了一种复合式神经网络结构,并用于大型汽轮发电机组的故障诊断。该神经网络集成一系列的ＢＰ网络,来完成故障分类任务。每个ＢＰ子网络只有一个输出结点并对应于一种特定的状态。子网络的权值通过基因算法进行确定,从而使训练过程可以实时进行。通过这种方法不仅可以对已知故障进行分类,而且可以对存在的新的故障进行识别。一种基于这种结构的实用诊断系统已经投入使用。     

任意复杂板壳类零件展开的算法实现

应用参数双三次样条曲面,将曲面片上的边界曲线"拉直",按面积相等的规则展成"平面片",再将这些平面片按其在曲面上的拓扑关系拼合而得到零件的展开图,这种方法与现有方法相比,适应性更广,适合于任意复杂曲面零件,又能与曲面描述方法很好地结合,便于开发计算机辅助设计系统,在工程技术中具有较大的应用价值.     

关于整数向量卷积的一个算法的时间复杂度

众所周知,两个n维整数向量循环卷积的常规算法(即按定义计算)的时间复杂度为O(n~2),现在已有时间复杂度为O(nlog_2n)的快速算法,[1]中提出一个新算法,称其时间复杂度为O(n),因而是最佳的。 本文首先指出[1]的错误原因,再根据算法分析理论得出[1]中算法的时间复杂度不低于O(n~2log_2n),因而比常规算法的运算量还大。     

内噪声作用下的随机共振算法对弱信号的检测

基于随机共振理论提出了一种简便、有效地检测弱信号的方法。在内噪声协同作用下，通过调节输入噪声信号的大小能较好地提高系统输出信号的信噪比，从而实现检测背景噪声很强的弱信号的目的。应用于模拟信号和实验信号的结果证明了方法是可行的。