双重迭代置信传播空时编码调制及其在准静态MIMO衰落信道下的性能

提出一种结合低密度校验码和空时分组码的置信传播编码调制方案，并对其在准静态MIMO衰落信道下成对差错概率及最优星座选择进行了分析，并给出了相应的参考设计准则。为防止过多错误反馈造成译码失效，提出采用内、外双重迭代方式提高系统的鲁棒性。同时．由于该方案LDPC(Low—density parity—check)码校验矩阵作为迭代终止判决准则，使得迭代算法的平均复杂度降低。     

英语修辞中常见“喻”的中文译称刍议

英语修辞中有明喻、暗喻、转喻、提喻这四种常见的"喻"。它们和汉语中的明喻、暗喻、借喻、借代之间存在着相互交错的对应关系,这是导致修辞学习者时常混淆英语中"喻"的原因所在。从英语的几种常见"喻"的词源和辞格构成中可以发现,有的"喻"译称涵义偏窄,有些"喻"并非真正的比喻,其中文译称应该不含"喻"字更为合理。     

编码孔径中红外光谱成像系统的光谱重构算法

针对一款基于双DMD的光谱维编码中波红外光谱成像系统的应用需求,在经典的Hadamard变换完备编码理论基础上,提出了一种具有最大信噪比增益的编码矩阵。结合基于双DMD的光谱维编码中波红外光谱成像系统的光路结构和工作原理,探讨了光谱维DMD所加载的编码模板的设计方法。建立了区块化光谱重构算法的数学模型,并进行了实验验证。实验结果表明,原理样机在具有良好的光谱成像能力的基础上,能够实现较高实时性的凝视成像,其在低光谱分辨率模式下光谱数据立方体帧频能够达到22.35帧/s,验证了区块化光谱重构算法的有效性。     

微文字识别系统关键技术研究

分析研究了微型汉字识别系统设计中的关键技术。主要包括：汉字识别、语音合成、系统设计；该系统通过前端的单片微型摄像头对文字进行图像采集，然后由DSP处理器进行图像分析和汉字识别，最后通过语音合成芯片进行朗读。     

基于动态时轴弯曲的汉语连呼数字识别算法

模板匹配是计算机语音识别的重要手段之一。本文以孤立数字的线性预测编码(LPC)参数为模板,针对当汉语连呼数字发音速度较快时一字分割较困难这一特点,研究了不需预分割的汉语连呼数字识别问题。算法通过把复合距离的端点搜索与端点无约束的动态时轴弯曲(DTW)技术相结合,在保证一定识别率的前提下,使计算量较二级或多级动态规划算法有了大幅度下降即接近孤立数字发音识别水平。同时,简化的树状决策方法使识别性能进一步得到提高。初步实验结果表明,此方案可较有效地克服连呼数字识别中的连读效应。     

巴拉克·奥巴马胜选演说翻译的生态学视角

从生态学视角研究翻译的整合性。基于翻译适应选择论,分别从语言维、文化维和交际维分析奥巴马胜选演说三个中译本的适应性选择转换情况,指出应注重体现翻译生态系统的整体性,注意语言维、文化维和交际维等多维度的有机结合。在翻译过程中力求做出与翻译生态环境相适应的选择,达到兼顾原文原语、译语和译语读者之间平衡和协调的目的。     

基于实数编码量子进化算法和模态区间数学的航空发动机设计

本文将实数编码量子进化算法和模态区间数学相结合用于解决模态区间数学中的某些难以求解的问题。应用量子进化算法进行了模态区间数学方程组的求解和模态区间矩阵的求逆,将量子进化算法和模态区间数学用于航空发动机的设计,给出了基于模态区间数学的航空发动机总体性能设计方法。这种设计方法能够考虑设计的不确定性。并以某型涡喷发动机为例进行计算,设计结果更符合实际情况。     

基于隐马尔可夫模型的语音识别技术在载人航天器上的应用

利用嵌入式平台构建了基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）技术的载人航天器语音识别系统,并针对载人航天器特殊的噪声背景和声学训练,对传统语音端点检测算法进行了改进。通过试验在嵌入式运行环境下实现了指令发送、文字输入等功能,证实该系统适应航天员的口音和发音习惯,可对连贯自然发音方式的命令进行识别,能够满足航天员及任务使用需求。     

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。