基于迁移判别回归的跨域语音情感识别

针对实际情况下训练和测试数据来自不同领域数据库导致识别性能下降的问题,提出了一种基于迁移判别回归的跨域语音情感识别方法。首先,引入最大均值差异和图拉普拉斯项作为域间联合距离度量,在减小概率分布差异的同时,很好地保留数据的局部几何结构,从而学习到一个可迁移的公共特征表示。其次,本文采用一种能量保持策略,以避免迁移过程中目标域信息的丢失。此外,通过引入判别回归项,利用已标记的源域样本在公共子空间中训练一个可迁移的判别回归模型。最后,为了使学习到的模型具有特征选择能力和鲁棒性,分别对投影矩阵和回归项施加L_2,1范数约束。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的算法相较于其他几种迁移学习方法具有更好的识别性能。     

二维柱坐标系辐射输运方程保球对称的离散纵标格式

 离散纵标格式是计算辐射输运方程的常用格式之一. 但是, 传统的离散纵标格式求解二维柱坐标系辐射输运方程模拟一维球对称问题时, 会出现明显的非对称现象, 球对称性被破坏. 针对该问题, 本文分析了传统离散纵标格式不能够保持球对称性的原因, 提出了空间基于柱坐标系、方向基于球坐标系的辐射输运方程, 并对该方程设计了新的离散纵标格式, 从理论上证明了当空间网格取球对称剖分时该离散格式能够保持一维球对称性的充分必要条件. 通过对真空球区域辐射输运、与物质耦合辐射输运等球对称算例的数值模拟, 验证了该格式的保球对称性, 球对称误差能够达到机器精度. 非对称辐射驱动模型以及非对称网格剖分条件下的数值模拟等算例也取得了较好的结果.     

双模式放电中DBD放电参数对甲烷滑动弧火焰光谱及活性粒子的影响分析

对未燃烧的可燃混合气体进行DBD放电,放电后会产生大量的活性粒子,这些活性粒子可以辅助气体燃烧,达到提高燃料燃烧利用率等目的。以DBD激励氩气、甲烷、空气产生的自由基（CH基和OH基）等强化燃烧的关键活性粒子为探索对象,研究DBD放电激励甲烷对滑动弧火焰的影响。为此,采用自主设计的DBD-滑动弧双模式等离子体激励器,利用同轴介质阻挡放电结构对氩气、甲烷、空气混合气进行放电激励,将激励后的氩气、甲烷、空气混合气通入滑动弧端进行点火。固定氩气流量不变,调整空气流量为4.76 L·min-1,并加入甲烷0.5 L·min-1,保证进气通道内氩气与空气-甲烷的气体体积流量比达到Ar∶（CH₄+Air）=1∶30,其中空气、甲烷这两种气体达到了化学燃烧当量比φ=1,氩气、甲烷、甲烷混合气体能实现均匀而稳定的放电并燃烧。DBD段放电电压在15～20 kV范围变化,放电频率在6～10 kHz范围变化,滑动弧段的电压和频率分别保持4 kV与10 kHz恒定,通过改变DBD段放电电压和放电频率,用高速光纤光谱仪检测滑动弧火焰中自由基种类及其光谱强度,分析放电参数激励甲烷对火焰中自由基（CH基和OH基）的影响。结果表明,DBD段放电电压及放电频率的增加可以促进火焰内部的偶联反应发生,可有效提升甲烷滑动弧火焰内部的活性粒子含量,其中OH基团、CH基团在燃烧链式化学反应进程中发挥着较为重要的作用。甲烷经过DBD激励后,随放电电压和频率的增加,火焰中OH基、CH基等主要活性粒子都随之增加。DBD放电后,活性粒子的光谱强度增大,特征谱线比单模式更加明显;甲烷经过DBD激励后,火焰组成发生了变化,滑动弧段出口处甲烷燃烧反应更加充分,火焰温度越高越容易产生OH基。与单模式滑动弧相比,双模式放电可有效促进火焰内部的链式化学反应进程,促进燃料燃烧。     

无线激光通信中的多孔径接收技术研究

在大气激光通信中,大气湍流所引起的光强闪烁会严重影响通信系统的性能,导致系统误码率的增加,多孔径接收是克服这种影响的有效方法.主要分析了3个孔径的接收性能,并对比了多个接收孔径的接收面积的大小及相互之间的位置关系对空间平滑因子的影响,对比了多孔径接收与单孔径接收的孔径平滑因子;利用GammaGamma信道模型分别从弱至...     

GARCH(1,1)模型的稳健估计比较及应用

首先阐述了GARCH(1,1)模型稳健估计的构造方法,然后在模型有无异常值扩散效应约束和异常值比例不同的情况下,比较了传统QMLE估计和多种稳健M估计的表现,结果表明:在数据无异常值下,QMLE估计较优;随着异常值比例增加,稳健Andrew估计表现更好;模型施加异常值扩散效应约束对估计有一定改善但不显著.最后选取波动程度不同的两个阶段沪深300指数的收益率,用模型拟合进行了实例比较,在波动程度较大时,Andrew估计效果较优,在波动相对平稳时,LAD估计较优.     

石墨烯氧化物薄膜电极的光电化学特性

采用浸渍-提拉法制备了一系列石墨烯氧化物(GO)薄膜,并通过X射线衍射(XRD),扫描电镜(SEM),傅里叶变换红外光谱,紫外-可见吸收光谱和光电化学测量等技术对样品进行了表征.在GO电极上观察到阴极光电流,且光电流密度受薄膜的厚度影响.GO薄膜电极厚度为27nm时,光电流密度为0.25μA·cm-2.此外,GO电极的光电响应还受紫外光照影响,随着紫外光照时间的延长,阴极光电流逐渐减小.该工作提供了简便的通过控制薄膜厚度或紫外光照时间来控制GO薄膜半导体光电化学性能的方法.     

金锡共晶互连对HP-LED光热性能的改善

随着功率型LED(HP-LED)对散热的要求越来越高,传统导电银胶越来越难以满足LED的高散热要求。虽然共晶互连工艺是微电子领域中的一种有效的散热互连方法,但是由于LED的特殊性,该工艺在LED互连封装中的性能改善研究还比较少。本文对金锡共晶互连、锡膏互连和银胶互连的3种LED器件分别进行了光学、热学以及剪切力等方面的测试分析研究,结果表明:底部与顶部同时加热的金锡共晶工艺互连的LED器件可以有效地改善仅底部加热共晶互连层中的空洞缺陷,在1 000 mA电流条件下,相对于锡膏、银胶互连的LED器件具有较低的热阻、较稳定的峰值波长偏移、较强的互连层剪切力等性能。金锡共晶互连工艺是一种可以有效改善大功率LED散热及互连强度的方法。     

基于遗传算法斜向探测电离层参数反演研究

斜向探测是电离层探测的主要方式之一,它能够获得电波传播群时延和频率关系的电离图。由于传输信号的媒质是电离层,因此斜测电离图包含了收发站之间电离层状态信息,通过对斜测电离图的反演可以提取电离层的状态信息。利用遗传算法,对斜向探测电离层参数进行了反演,获得了较好的结果,展示了该方法在电离层参数反演研究中的优点和实际应用前景。结果证明该方法具有一定的抗噪能力,具有良好的应用价值。     

基于子空间学习和伪标签回归的无监督特征选择

信息技术的快速发展产生了大量无标签高维数据。为了能够更好地处理这些数据,提出了一种基于子空间学习和伪标签回归的无监督特征选择方法。首先,从矩阵分解的角度将子空间学习和特征选择结合在一个框架中,2,1〗范数保证稀疏,在寻找原始数据空间低维表示的同时进行特征选择;其次,利用回归函数来学习特征子空间和伪标签之间的映射关系,利用伪标签和回归函数来指导无监督特征选择,以使选择出来的特征更具判别力;最后,通过引入图拉普拉斯来挖掘隐藏在样本空间和特征空间的局部结构信息。在六个公开的数据集上进行了实验,实验结果表明该方法要优于其他几种先进的无监督特征选择算法。      

标定偏心下压电力传感器测试精度研究

面向大型薄壁构件自寻位加工检测一体化测控原理,研发了一种小型化多维压电力传感器并进行标定研究。分析静态标定时,偏载对压电传感器多维力测试精度的影响。通过对静态标定加载有偏差时传感器受力的理论推导得到,加载偏差使传感器的转换系数改变,导致向间干扰补偿系数失真,影响了横向干扰输出,降低了测试精度;分析了偏载程度对传感器测试精度的影响,提出了衡量加载点偏差程度的判别方法,发现微小加载偏心带来的附加干扰会超出传感器自身向间干扰指标规定的5%;针对机械连接偏载不可避免事实,找到了克服偏载对转换系数影响的输出比例归一化法,将向间干扰降到5%内。