利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法

针对基于时频掩蔽的分离方法在多声源场景下的分离效果不佳的问题,论文提出一种利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法。首先,利用冯·米塞斯分布对时频点处方位角估计进行拟合以及拉普拉斯分布对归一化压力梯度信号向量进行拟合,由此建立概率混合模型。其次,利用期望最大化算法对模型参数进行求解,估计各声源对应的理想比率掩蔽。最后,利用估计出的理想比率掩蔽,从麦克风采集信号中分离得到各声源信号。实验结果表明,与现有基于时频掩蔽的多声源分离方法相比,论文所提方法在欠定场景下具有更好的分离效果。      

基于图神经网络的行人重识别算法

本文提出了利用图卷积神经网络来进行行人匹配,图的形式在刻画匹配对象时往往具有更为灵活和丰富的表达能力,图结构可以更好地表达时空与位置信息,实现从低层像素级到高层语义体级对图像进行描述,对于遮挡的行人重识别问题有更好的鲁棒性。     

利用DBSCAN和概率密度估计的欠定盲源分离混合矩阵估计

针对欠定盲源分离中混合矩阵估计精度不佳的问题,本文提出了一种结合带噪声的基于密度的空间聚类（combining density-based spatial clustering of application with noise, DBSCAN）和概率密度估计的混合矩阵估计算法。首先,通过向量转换方式获得单声源时频点检测准则,并基于此准则从混合信号中检测出单声源点。其次,利用基于密度的空间聚类算法对单声源点进行聚类,由此估计出声源个数以及各类别所属的单声源点。再次,利用概率密度估计获得各类别的聚类中心,并构成混合矩阵。所提混合矩阵估计方法不需要提前设定声源个数,并且避免了由于数据分布不均所造成的聚类效果差的问题。最后,采用压缩感知技术实现源信号恢复,从而从混合信号中分离出各个声源信号。实验结果表明,本文所提的混合矩阵估计方法在声源个数未知的情况下,能够准确估计出混合矩阵;并且分离出的信号具有较高的质量。     

广西北部湾海域无线电频谱监测探讨

随着广西北部湾港口经济快速发展,船舶之间、船岸之间的信息联络、导航、救助,均依赖于无线电通信,岸上各类移动通信基站、广播电视发射台、卫星地球站、雷达站等,也都依赖于无线电传输,无线电管理和服务保障在北部湾经济发展中的重要性日益凸显。本文着重介绍了北部湾海域无线电频谱监测工作开展情况。     

大力矩超声电机

本文综述了大力矩超声电机的应用和研究现状,分析了国内外大力矩超声电机实现的关键问题,展望了大力矩超声电机的应用前景。     

管理动态

黑龙江大兴安岭无管机构及时查明森林防火通信频率受干扰原因,随着春季森林防火期的日益临近,黑龙江省大兴安岭无线电管理机构实行24小时监测值班,加强了对重点无线电业务的监测和数据分析,确保防疫、防火等重要无线电业务安全。3月10日,地处全国森林火灾高危区的黑龙江省大兴安岭加格达奇林业局防火办向大兴安岭无管机构投诉,称防火专用超短波无线通信网某中继频率受到不明广播信号干扰,致使市区内所有使用该中继的防疫、防火对讲机无法正常通信。     

一种基于模糊层次分析法的SWOT改进模型

基于传统SWOT模型多为定性分析,不能为企业提供明确的战略方向,运用三角模糊数与层次分析法相结合的模糊层次分析法对其进行改进,使分析结果定量化.最后通过实例分析,验证了改进的SWOT模型的优越性和适用性.