基于粒子群与DBSCAN的SSOA定位算法

定位技术应用广泛,利用到达信号强度(SSOA)定位有着成本低,能量消耗少的特点,为此提出一种SSOA定位算法。该方法的目的是利用电波到达信号强度数据和GPS数据,计算出较精准的信号源位置。假设目标位置,通过分析电波传播过程,构建代价函数,使用粒子群算法进行迭代,求出代价最小的最优解。为了解决增根与不收敛等问题,使用基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行聚类。实测表明,该算法有较高的定位精度并且收敛。

基于MFCC及其一阶差分特征的语音情感识别研究

科学研究表明,人类语音所包含的情感信息仅次于面部表情,研究语音包含的情感信息有重要意义。提出一种基于MFCC及其一阶差分特征的语音情感识别方法,提取语音信号的MFCC特征和MFCC一阶差分特征,通过数据归一化和PCA对特征进行预处理,然后十折交叉验证法选择最优支持向量机模型,最后识别语音情感信息。