语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

基于AMBE算法的多通道语音压缩卡设计

多通道语音记录系统在需要大量记录语音信息的各个领域有着广泛的应用,本文介绍了一种采用AMBE语音压缩算法设计的多通道语音压缩卡,对AMBE算法的性能做了分析比较,详细介绍了多通道语音压缩卡的总体结构及语音、通道接口设计．     

用单幅线图恢复物体三维拓扑结构

将物体从场景中识别出来，人类大量使用的是匹配物体的拓扑结构，所在研究恢复物体的拓扑结构有相当重要的意义，本文在详细考察人类读图习惯思维过程之后，提出了符合人类习惯的局部柱假设和广义局部柱假设，进而给出了一种仅用单幅线图恢复物体三维拓扑结构的算法、很好地模拟了人类的思维过程。本算法在ＰＣ计算机上用Ｐｒｏｌｏｇ语言实现，并用多幅多面体线图进行三维恢复，都获得了满意的结果。     

基于双目视觉系统的测距研究

本文研究了双目视觉系统下的测距方法,并对比了不同的立体匹配方法所得到的视差计算的目标物距离的效果差异.结合计算时间和取得效果的差异,提出了一种基于距离测量准确率和时间的计算综合生成帧的方法,便于在不同的场景下选择合适的匹配算法.     

语言文字的层次生成切分

本文提出一种通过人工考察字形、词形层次生成过程,确定汉语字形、词形层次切分的方法。该方法应用于汉字字形分析,揭示了汉字字形系统内部的关系。研究结果将有助于发展检索技术,开发情报检索系统、电子辞典以及中文输入系统等。     

SPEECH ENHANCEMENT METHOD FOR LPC AUTOREGRESSIVE MODEL AND SYSTEM IMPLEMENTATION OF COMMAND WORD RECOGNITION USED IN NOISY ENVIRONMENT

目前几乎所有的语音识别系统和商品在实际应用中都要求环境比较安静,当背景噪声比较高时,系统的性能就急剧下降,甚至不能使用。本文对语音和噪声的特点进行了分析,提出了基于ＬＰＣ全极点模型的语音增强算法,将其应用于高噪声命令词语音识别中,并进行了系统实现。在不同背景噪声下,采用不同的话筒,分别进行了有关信噪比、基本精度、抗噪能力以及系统对环境改变的适应性等实验。实验结果表明,系统在较高噪声背景下,有很好的识别效果。系统可抗多种噪声,基本可满足军事、交通、商场、工厂等应用领域的需要     

基于图匹配的工程图纸检索

以图档管理系统的设计与开发为背景,提出了基于图匹配的二维图形检索模型.将不同复杂层次的图形元素构成抽象为空间关系图,使二维图纸具有统一的表示,因此将图形检索转化为不同信息粒度的空间关系图相似度计算,并通过增加结点及边匹配约束条件预测当前匹配状态的后继有效状态,有效地减少了空间关系图匹配过程中的状态搜索空间,提高了图匹配算法效率.空间关系图的表示及图匹配算法具有很好的实用价值,已在图档管理系统中得到较好应用.     

基于基因算法与博奕论的翼型跨音速Euler方程气动优化

将基因算法与博奕论中的 Nash平衡相结合 ,构建了多目标基因优化算法—— Nash基因算法 (NashGAs) ,并对初始翼型为 NACA0 0 1 2二维翼型进行给定跨音速流动下的形状增升优化。计算中应用 Bézier曲线对翼型形状进行参数化 ,避免了非流线型的不合理形状产生 ;采用有限元非结构网格 AUSM+通量分裂格式Euler方程数值解进行个体适应度值评估 ;应用动态网格技术调整计算网络 ,节约了 CPU机时 ;最后给出了优化结果     

面向三维点云测量的双目立体匹配算法

在随机光场的辅助照射下,综合利用图像信息和几何约束信息,对匹配施加更多的约束,在匹配中即可以得到三维重建结果,从而使立体图像匹配和三维点云生成过程融为一体;提出了一种带权值的匹配窗口,在一定程度上改善了匹配效果;基于连续性约束,提出了用生长法给出初始匹配,可以极大地减少算法迭代次数,提高匹配速度.为了能够进一步提高算法的实用性,还讨论了灰度矫正处理方式对算法的影响.在实验中,完成了实际物体的三雏表面点云重建,并与典型商用系统进行了重建结果的对比分析,验证了本文算法在精度和三雏重建效果方面的优越性.     

基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

一种基于ZigBee的智能家居无线传感器网络的设计

论文经过对目前市场上众多无线通信技术的简要比较,根据智能家居控制系统对控制信息和数据信息传输环境的需求,设计了一种基于ZigBee的智能家居系统的低功耗无线传感器网络。该系统无线网络模块采用的无线收发器是CC2430,采用ZigBee星形拓扑结构组网,具有一定的实用价值。     

融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型（英文）

弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。     

C语言程序开发与维护工具NHCTOOL

NHCTOOL是作者设计并实现的一个C语言程序开发与维护工具,包括:1.全局变量索引;2.用户自定义函数索引;3.函数调用关系视图;4.源程序文本规格化;5.字符串检索等功能。本文主要介绍实现上述功能的算法。     

压电固体作动筒及其在结构中的应用

建立了大位移压电固体作动筒（Ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｉｎｄｕｃｅｄ ｓｔｒａｉｎ ａｃｔｕａｔｏｒ, ＰＺＴ ＩＳＡ）的动力学模型。探讨了压电固体作动筒在结构应用中的力学驱动模型,研究了压电作动筒和结构之间的驱动传递关系,以及在结构应用中获得最大输出位移和最大作用力的匹配关系;研究了利用压电作动筒驱动直升机伺服襟翼的一种初步构想以及机械放大机构,用于替代现有的液压装置,对旋翼进行主动减震降噪。同时在不同的频率及负载下,对压电作动筒的驱动性能进行了实验,并作了讨论。结论表明：利用压电作动筒作为直升机伺服襟翼控制的驱动器件,可以实现对伺服襟翼的主动变形及振动控制。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

一种新的任意角度旋转的景象匹配方法

为了解决任意角度旋转的景象匹配问题,在分析了传统的模板匹配算法对旋转敏感的本质原因后。提出了圆投影匹配算法,并对其进行了改进。实验结果表明,文中提出的算法不仅具有旋转不变性。而且对灰度变化、噪声、光照以及对比度变化等也具有很好的鲁棒性,同时匹配速度比归一化积相关匹配算法(NProd)提高了近一倍。     

一种基于鹰视觉的雾霾天气无人机编队目标检测方法（英文）

本文提出了一种仿鹰眼视觉特性的雾霾天气下无人机编队目标检测算法。通过模拟鹰视网膜中ON和OFF通路的视觉信号处理机制,对大气光与透射率的值进行估计从而复原雾霾图像。同时利用鹰视觉系统的颜色拮抗机制与对比度敏感函数提取除雾图像下的目标特征,模拟中央-周边结构感受野特性对特征进行整合,最后通过随机森林算法生成目标显著图以进行目标检测。实验结果表明本文提出的算法能够有效检测出雾霾天气下无人机编队场景中的无人机目标,与其他传统方法相比,本文算法具有更好的检测效果。     

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用,但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题.开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法,其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构,在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点,应用蚁群粒子跟踪测速技术...     

随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法

针对三维外形测量以及表面位移、损伤、应变测量中的随机纹理图像,提出了一种特征匹配算法.该算法首先结合Harris角点探测和一个72维的角点特征描述向量,快速获取随机纹理图像对之间的粗匹配像点集合,然后通过灰度相关约束和视差梯度约束对粗匹配集合进行检验,剔除粗匹配集中的错误匹配.通过在误匹配剔除的过程中采用与粗匹配阶段相关联的自适应约束阈值,从而使最终的匹配结果不敏感地依赖于阈值参数的选取,而是在一个较大的取值范围内都能使最终结果在严格控制误匹配的前提下,得到足够多的正确匹配点对.通过实验对提出的方法进行了验证.     

基于UWB的增强非对称双边双向测距算法研究

本文对IEEE 802.15.4协议下室内环境中超宽带信号的精确测距能力进行了研究。针对传统算法无法满足实际应用场景中低功耗、高实时性和高精度的测距定位系统需求的缺点和不足,提出了一种增强非对称双边双向测距优化算法,通过数学分析从理论上证明了该算法的有效性,同时对由于时频漂移和频率漂移引起的测距误差进行了研究分析。最后使用超宽带模块进行了基于改进算法的测距实验,对实验数据进行分析发现通过数据拟合标定算法可以进一步改善测距精度,实验结果表明系统整体测距精度提高了88%。