改进的RBF神经网络非线性预测模型在语音编码中的应用

用一种改进的径向基函数(RBF)神经网络建立非线性预测模型来对语音信号进行处理,在提高预测精度的同时不影响传输码率。这种改进的RBF神经网络具有计算量小,学习速度快,不易陷入局部极小等优点。将此模型应用在ADPCM语音编码系统中进行验证,其恢复的语音质量优于CCITT建议G.721中的ADPCM编码,表明该非线性预测模型具有较高的预测精度,且在语音编码系统中有着很大的实用性。     

飞行仿真在民机地面和飞行测试中的应用

使用“飞行仿真测试系统”（FETS）能提供“在地面上飞行”的能力，提高地面和飞行试验的效率和有效性。飞行仿真是向多种综合系统提供动态数据，响应实际的飞行员输入。飞行仿真能够对以前只能在飞行中进行的综合系统的工作进行验证和研究。其应用包括硬件在回路中首飞前的动态试验、实际飞行方案的飞行前实施、系统改变后的回归测试、许多飞行功能的地面验证以及飞行中异常情况的解析。     

美国NASA德赖登综合试验设计概述

正在美国NASA艾姆斯研究中心的德赖登飞行研究所（ADFRF）建造的综合试验设施（ITF）将为新型研究机提供新的实时试验能力，概述了这套综合试验设施以及正在开发用于这套特殊设施的实时系统，ITF通过尽量缩小飞行试验环境与地面试验环境之间的差别来减小飞行试验的风险，通过将实时飞行模拟与实际飞行相结合的方法提供地面试验环境，介绍了ITF实时系统的总体功能，实时数据记录和遥控增稳飞行器（RAV）监测系统，此外，还介绍了将模拟应用于飞机在回路中的试验以及RAV监测系统的功能应用于X－29A飞行研究计划的优越性。