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1.
移动通信系统中功率控制研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在阐述功率控制在移动通信系统中的发展过程的基础上,着重研究了WCDMA系统的功率控制,最后对功率控制未来的研究方向做了简要的分析。 相似文献
2.
3.
4.
一种小波域音频信息隐藏方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法,将保密语音隐藏到载体音频中.为提高隐藏重和保密语音传输的安全性,对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制,生成待隐藏的比特序列;通过量化方法,将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中;保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明,隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降,提取的保密语音感知质量较好;该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性. 相似文献
5.
Ting-Ting Gao Dan Wu Ying-Ling Huang De-Zhong Yao 《中国电子科技》2007,5(3):272-277
A nonlinear method named detrended fluctuation analysis (DFA) was utilized to investigate the scaling behavior of the human electroencephalogram (EEG) in three emotional music conditions (fear, happiness, sadness) and a rest condition (eyes-closed). The results showed that the EEG exhibited scaling behavior in two regions with two scaling exponents β1 and β2 which represented the complexity of higher and lower frequency activity besides α band respectively. As the emotional intensity decreased the value of β1 increased and the value of β2 decreased. The change of β1 was weakly correlated with the 'approach-withdrawal' model of emotion and both of fear and sad music made certain differences compared with the eyes-closed rest condition. The study shows that music is a powerful elicitor of emotion and that using nonlinear method can potentially contribute to the investigation of emotion. 相似文献
6.
1 IntroductionWiththerapiddevelopmentofInternetandmobilecommunications,theresearchonwirelessmobilenetworkshasbecomethenewhotspotinin formationtechnologyfield .Asweknow ,mobileterminals (mobilephone,forexample)arethetooltohelppeopletoaccessanyinformationtheyneedbyanymediaatanytimeandanywhere .However,itissometimesdifficultformobileterminalstoplaysucharolebecauseofthelimitationssuchaslimitedca pacity ,lowpower,andinconvenienceinoperating .So,peoplehopetofindanotherwaytoaccessnet workinformatio… 相似文献
7.
介绍了使用HMS87C1408B作为主控芯片的籽棉、菜籽和粮食水分综合测试仪的实现方法,重点说明了阻抗变换、软件驱动LCD和语音播报技术的实施. 相似文献
8.
讨论了一种基于传统谱相减算法的改进方法。利用语音的短时平稳性,通过先验幅度比来连续更新噪声谱的估计,从而代替复杂的VAD(话音活性检测)。计算机仿真结果表明,这种改进方法有效抑制了噪声干扰,语音得到了增强,在极大地提高信噪比的同时,将残留的音乐噪声和语音失真保持在人耳听觉容忍的范围以内,从而较好的保持了语音自然度。 相似文献
9.
10.
In recent decades, emotion recognition has received considerable attention. As more enthusiasm has shifted to the physiological pattern, a wide range of elaborate physiological emotion data features come up and are combined with various classifying models to detect one’s emotional states. To circumvent the labor of artificially designing features, we propose to acquire affective and robust representations automatically through the Stacked Denoising Autoencoder (SDA) architecture with unsupervised pre-training, followed by supervised fine-tuning. In this paper, we compare the performances of different features and models through three binary classification tasks based on the Valence-Arousal-Dominance (VAD) affection model. Decision fusion and feature fusion of electroencephalogram (EEG) and peripheral signals are performed on hand-engineered features; data-level fusion is performed on deep-learning methods. It turns out that the fusion data perform better than the two modalities. To take advantage of deep-learning algorithms, we augment the original data and feed it directly into our training model. We use two deep architectures and another generative stacked semi-supervised architecture as references for comparison to test the method’s practical effects. The results reveal that our scheme slightly outperforms the other three deep feature extractors and surpasses the state-of-the-art of hand-engineered features. 相似文献