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1.
汉语语音识别的基本单元一般为音素、音节以及声韵母.以声韵母为基元的识别系统由于HMM模型较少,计算量小,适合于实时实现.但是由于模型比较孤立,对语音信号的声学特性描述得不够精确,因而识别率一般比音节基元的系统低.而以音节、音素(tri-phone、di-phone)为基元的系统则有HMM模型数量多、训练和识别过程中计算量大的缺点,影响到系统的实时性.本文提出了一种折衷的方案,系统基元仍选择声韵母,而在HMM训练阶段,对整个音节序列的参数进行运算,使声韵过渡段的状态得到平滑,同时计算并保存每个音节声韵之间的转移概率,识别时动态组装为完整的音节HMM.该方法在保持少量HMM个数的同时,能够降低误试率,适合于以DSP为核心的实时连接词语音识别系统. 相似文献
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针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、“当前”统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度. 相似文献
3.
提出了基于多时间尺度特征的语音识别模型.该模型采用描述谱参数轨迹的段特征,在段尺度上实现了对语音信号帧间相关性的显式建模;采用段特征依赖的非平稳时间序列产生模型,实现了不同尺度特征间的相关性建模,并在帧尺度上通过参数化的均值轨迹函数,实现了对语音信号帧间相关性的隐式建模.给出了基于多时间尺度特征联合统计距离优化的分段算法及基于最大似然准则的模型参数估计算法.识别实验表明,该模型的识别性能优于标准HMM及趋势HMM. 相似文献
4.
以连续小推力航天器为背景,提出了综合考虑星载加速度计和推力器在轨标定的自主导航方案。首先以精确姿态测量和引力梯度模型为标定参考信息源,建立了包含加速度计参数、推力器参数以及光压系数的完整参数测量模型;然后基于天文导航方法建立了自主导航系统状态模型和观测模型;表明各状态和参数的能观性后,采用了具备良好计算效率和鲁棒性的双重无迹卡尔曼滤波方法进行状态和参数联合估计。分析与数值仿真表明,该方法通过结合参数在轨标定直接提高了导航模型精度,在工程应用中具备可行性和有效性。 相似文献
5.
针对使用定量反馈理论进行控制系统设计时存在的鲁棒性度量等问题,结合随机鲁棒分析与设计原理,提出一种鲁棒优化设计新方法.该方法使用被控对象参数的统计信息对参数不确定性进行描述,基于闭环控制系统的蒙特卡罗仿真,将获得的闭环控制系统不稳定概率及各项性能指标的不满足概率作为闭环控制系统稳定鲁棒性和性能鲁棒性的度量,并在此基础上实现闭环控制系统的鲁棒优化设计.由某型超声速反舰导弹纵向运动控制系统的设计过程表明:该方法能够准确地描述被控对象的参数不确定性,有效解决控制系统的鲁棒性度量问题,适用于复杂控制系统的设计. 相似文献
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连续波雷达常值系统误差的估计 总被引:6,自引:2,他引:4
王正明 《中国空间科学技术》1996,16(1):11-19
提出一种估计连续波雷达常值系统误差和轨道参数的非线性方法。该方法把一段较长时间的数据集中处理,运用样条函数描述轨道参数,建立精确的少参数的非线性模型,据此估计系统误差和轨道参数。和传统的最佳弹道估计(EMBET)方法比,该方法待估参数少、模型误差小、精度高。 相似文献
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8.
针对雷达/红外复合导引头中存在天线罩折射以及外部干扰问题,在三维模型下,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的多模型算法,对天线罩斜率进行估计,并将估计结果代入EKF,降低观测视线角中的天线罩折射干扰,形成最优局部估计.采用基于环境信息的加权因子法对雷达/红外局部估计结果进行融合,通过环境信息度量传感器测量结果的可信度,忽略不可信的局部估计结果.设计4组算例检验融合算法性能,仿真结果表明:所提算法可以准确估计天线罩斜率,合理并有效使用雷达/红外传感器信息,提高系统估计精度. 相似文献
9.
过程挖掘算法是从管理信息系统产生的事件日志中提取信息、发现知识并实现工作流建模的工具,也是目前工作流最主要的建模工具。然而现有的过程挖掘算法存在准确度较低、运行时间长和拟合度过高等问题,影响最终工作流模型的准确率。提出了一种基于统计α算法的过程挖掘算法,在保证算法较高的准确率和合适的拟合度的同时,降低算法运行时间,保证了算法的效率。首先,提出了重名活动识别算法,作为过程挖掘的预处理活动,提高了算法的准确性;其次,提出了统计α算法作为过程挖掘核心算法,有效消除了事件日志中噪声的影响;最后,提出了新的非自由选择结构识别算法,进一步提高了算法的鲁棒性和准确率。通过仿真实验和真实案例验证了该算法在准确率和运行时间上的优越性。 相似文献
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针对以概率统计为基础信道估计收敛速度慢、状态估计存在非合理性的问题进行研究,提出了一种新的多用户检测方法.该算法以隐马尔可夫模型为基础,为了避免由于相邻状态序列后向概率相差很大而造成的信道估计发散,采用固定延迟的方法,利用锯齿延时的办法计算后向序列概率以减少计算复杂度.根据前后序列之间的相关性和最陡下降法,提出了解相关最小均方(DLMS)多用户上行复合信道的盲估计. 考虑到由于发射序列状态之间可能存在时序非继承性,而搜索与前向序列对应的具有最大转移概率的后续序列,给出了最大后验(MAP)多用户检测方法.计算机仿真实验表明,该算法提高了信道响应估计速度,具有全局收敛性和系统的稳定性. 相似文献
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微动特征是弹道目标识别的重要特征之一。针对锥体目标模型,提出了一种基于宽窄带相结合的混合体制雷达网的微动参数提取方法。首先,在详细分析锥体目标等效散射中心微多普勒变化规律的基础上,利用微多普勒和差比实现了不同体制雷达回波中散射中心的匹配关联。其次,构建宽窄带微多普勒信息联合方程组,提取出锥体目标的进动角、底面半径、锥体高度等参数,并进一步对目标参数估计精度随曲线参数提取误差变化的关系做了比较研究。最后,仿真结果表明,在曲线参数提取值存在一定误差时,目标参数估计精度仍然较高。 相似文献
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针对参数区间为交叉类型的目标识别问题,提出了基于直觉模糊集和云模型的逼近理想点(TOPSIS)识别方法。构建了包含个体类和交叉类的目标数据库模型,根据云模型的多步估计算法,得到未知目标相对已知目标类的确定度,提出了确定度向隶属度和非隶属度的转化方法,基于直觉模糊熵计算特征属性的动态权重,形成了去模糊距离测度的TOPSIS识别方法,应用于辐射源信号识别。仿真结果表明,所提方法对参数区间交叉类型的目标正确识别率较高,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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