小波分析在大坝安全监测数据噪声处理中的应用

大坝安全监测数据可以视为通常意义下的时序信号,通过对其进行小波变换分析可有效地进行信噪分离。小波去噪的基本方法有模极大值去噪、基于各尺度下小波系数相关性进行去噪、阈值去噪、平移不变量小波去噪等方法。本文研究了基于matlab中小波去噪具体算法并写出了计算程序。实例分析表明,小波分析去噪能够有效地识别监测数据的噪声,具有操作简单、不失真等优点。     

并行模型组合方法中卷积噪声的估计方法

由于实际环境中各种噪声的干扰,语音识别的准确率会受到不同程度的影响,因此,鲁棒性技术已成为语音识别的一个研究热点。其中,并行模型组合方法 (PMC)在提高模型对环境的适应性方面发挥着重要作用。分析了PMC中如何解决其技术难点的一些方法,并作了相应的优化改进,从而使PMC方法能适用于较为复杂的实际情况。实验利用了剑桥大学的HTK语音识别工具包,并加入自行开发的算法,可用于对 0～ 91 0个中文数字组成的数字串进行连续语音识别。结果表明,在不同的噪声环境下,新的PMC技术能显著提高识别率.     

语音识别技术在B超诊断中的应用研究

在现行的B超检查中,一般需要两名操作医师,这将对诊断的效率造成影响。在B超诊断中加入语音识别技术可以提高诊断的效率。在采集操作医师声音数据的基础上,通过端点检测、特征提取和动态规划技术进行匹配,最终完成语音识别并生成诊断报告。语音识别软件的开发将促进该技术在B超诊断中的应用,并有助于证明语音识别技术在B超诊断中的可行性。     

语音意识对词汇识别的影响——来自中英文的证据

语音是影响词汇识别的重要因素之一。虽然语音信息对词汇的识别有着促进作用,但是语音信息中的不同的语音单元对词汇的识别有着不同的效应,所以本文从实证的角度上,搜集不同的实验研究结果,对中文和英文两种语言体系进行对比,分析语音意识中的不同语音单元在词汇识别期间的作用。本人从音节、音位和韵律(首音韵律和尾音韵律)3个方面对词汇加工进行了回顾和总结,同时对未来的相关研究提出了展望。     

汉语语音识别技术的研究与发展

本文通过对我国汉语语音识别技术研究的历程和研究方法进行分析概括,详细论述了汉语语音识别系统的构成及其所涉及的识别基元选取、特征参数提取、模式识别方法等关键技术,指出了目前汉语语音识别技术研究所面临的问题及对策。     

基于小波的自适应滤波器对心电信号的去噪

针对传统的小波去噪方法不容易滤除与含噪信号有频谱重叠的噪声的问题,构造了一种基于小波变换的自适应滤波器.这种滤波器在对原始含噪信号进行一次小波去噪的基础上,用自适应滤波器进行二次噪声滤除.仿真实验表明,这种滤波器能有效地去除噪声.把该滤波器应用于心电信号的去噪,取得了较好的去噪效果.     

一种基于k-means聚类的航运信息孤立点分析算法

为了从大量含噪的航运信息中挖掘出有用的知识,研究孤立点探测方法在航运信息处理中的应用.首先在对k-means聚类算法分析的基础上,定义中位数的概念及孤立点的判断标准,提出一种基于k-means聚类的孤立点分析算法;然后,针对航运信息的特点,采用一维数据和多维数据异常点探测方法挖掘AIS数据库中的异常信息.实验结果证明,基于k-means聚类的算法对孤立点更敏感,能够探测到一维统计方法中探测不到的异常点     

基于Fast ICA的多说话人识别系统

针对多人混合语音条件下说话人身份难以识别的问题,提出了一种使用快速独立分量分析（Fast ICA）方法分离各个说话人的语音信号,并采用RBF神经网络方法进行说话人识别的策略.由于不同语音源信号保持相对独立,利用盲信号分离的思想,使用Fast ICA方法用于信号的分离,从而对获得的独立语音数据分别提取说话人特征,采用RBF神经网络模型实现多说话人身份的识别.实验结果表明,该方法能有效地实现混合语音条件下的说话人识别.     

基于局部特征优化的语音情感识别

情感识别在人机交互领域具有广阔前景。由于情感表达在时间上具有一定的持续性，统计特征更能体现不同情绪语音的差异和动态变化，大多数语音情感识别研究都使用全局特征（如最大值、最小值等），并没有充分挖掘局部特征（如单帧的短时能量、过零率等）中的信息。提出一种基于局部特征优化的方法，对每个情感语音样本做进一步提纯，通过聚类分析对情感特征相对不显著的帧进行过滤，在此基础上进行统计计算和分类，以提高预测的准确率。实验结果表明，基于优化后的样本进行情感分类，3个语料库的平均准确率提高5%~17%。进一步的研究发现这种优化方法可能更适合于语音长度较长的情感识别场景。     

低数据资源条件下基于Bottleneck特征与SGMM模型的语音识别系统

语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的OpenKWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低.     

箭的流体力学实验研究

为分析箭的流体力学性能,进而完善射箭动作技术理论,对箭进行了水洞和风洞实验.综合实验结果分析得到:箭保持附着流状态在(-6°-6°)攻角;安装螺旋塑胶羽片比平直塑胶羽片的流态要好;在实验攻角范围内,升力系数Cy随着攻角的增大而增大;俯仰力矩系数Mz随着攻角的增大而减小.箭具有纵向静稳定性;有无箭羽对箭体模型的升力Y和俯仰力矩Mz影响很大;箭羽滚转一定角度对升力系数Cy也有一定影响;箭羽是产生升力Y的主要部件,更是使箭体有较大静稳定性的部件.     

保罗·弗莱雷的课程理论述评

保罗.弗莱雷是巴西著名的、当今课程批判取向影响较大的教育家,他提出的批判取向的课程理论与传统的课程理论背道而驰,重视教师和学生的主体价值,主张运用对话和批判性思维解决课程问题,强调反思性实践和生成主题在课程中的重要意义。     

开源软件的信息管理专业课程建设

开源软件(Open Source Software,简称为OSS),意思是源代码开放的软件,即源代码可以被公众使用的软件,并且此软件的使用、修改和发行也不受许可证的限制。本文介绍了我国中小企业信息化状况和开源软件在我国的发展情况,着重论述了高职计算机信息管理专业应用开源软件课程建设模式设计专业培养目标的基本方法和过程,并以应用实践说明该模式对高等职业教育的实际意义。     

基于产业融合视角下的影视旅游效应探论

影视和旅游的融合是目前旅游业发展的一大趋势,作为新兴事物的影视旅游具有双重价值。在理清影视和旅游融合机制的基础上,分析影视与旅游之间的双向效应进而提出影视旅游可持续发展的可行性策略。     

预算会计课程教学探讨

随着我国预算管理体制的改革,预算会计环境发生了变化,《预算会计》课程教学内容和教学方法也应及时进行调整,保证会计理论与实务有机结合,培养出既懂理论,又懂实务操作的高级专门人才,为国家经济建设服务。文章结合教学中的实际情况谈谈相关问题并提出一些探讨性建议。     

职业大学学生的民主观浅析

通过对学生民主观的调查,我们了解了学生思想动态中的主流和问题,使学生更进一步明确了拥护人民民主专政的国家制度和拥护共产党领导下的多党合作制度的观念,也更加明确坚持走中国式的社会主义道路的重要意义。     

浅谈多媒体在教学中的作用

计算机辅助教学代表了一种全新的教学方法 ,使教师、学生借助多媒体构成全方位、多渠道、交互式的教学系统极大的丰富计算机辅助教学的内涵与效果     

试论大学生的挫折教育

挫折教育是心理素质教育的一项重要内容。大学生正处于青春中期，正是人生“暴风雨时期”，随着高校扩招，就业形势日趋严峻，从而使其在面对新的学习环境和新的人际关系时产生了诸多不适应，导致心理受挫，影响了正常的学习生活。因此，对大学生进行挫折教育应该以认知教育与耐挫力训练同步进行，避免不良应对，在了解其挫折心理形成原因的同时，利用心理防卫机制对学生进行心理调整和教育。     

基于LabVIEW的ECG的混沌特性研究

以MIT-BIH作为ECG分析样本,基于LabVIEW设计程序并输出了不同条件下ECG的相图,再通过与周期及随机信号相比较,展现了ECG高度的混沌特征。     

冬奥冰上舞龙的呈现及推广策略研究*

运用文献资料、专家访谈和逻辑分析等研究方法,对北京冬奥背景下冰上舞龙的呈现以及推广策略展开研究。结果表明：冰上舞龙具有丰富的文化内涵及多彩绚烂的展示形式,是中华优秀传统文化传承与发展的有效路径。提出了借助北京2022年冬奥会的影响,加大冰上舞龙的展示、宣传力度;依托冬奥平台,奠定冰上舞龙的群众基础;发挥竞赛的杠杆作用,推动冰上舞龙赛事化、国际化发展等推广策略。通过研究,以期为冰上舞龙运动的普及与发展提供具有指导性的意见和建议。