基于两步噪声学习网络的波束域毫米波大规模MIMO信道估计

针对波束域毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统,构建了一种新型两步噪声学习网络(Two-step Noise Learning Network,TNLNet)。基本原理是在接收信号反复经过卷积层和池化层提取噪声特征的基础上,利用波束域毫米波大规模MIMO信道矩阵稀疏性所引起的相邻元素相近的特点,采用下采样将信道矩阵重构成4个子矩阵,提高训练测试效率。该算法具有以比全卷积去噪近似消息传递(Fully Convolutional Denoising Approximate Message Passing,FCDAMP)算法和学习去噪的近似消息传递(Learned Denoising-based Approximate Message Passing,LDAMP)算法更低的复杂度,取得了比最小二乘算法、最小均方误差算法、FCDAMP和LDAMP更优的归一化均方误差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)性能;与快速灵活去噪卷积神经网络(Fast and Flexible Denoising convolutional neural Network,FFDNet)相比虽然复杂度略高,但具有更优的NMSE性能,且在单一训练模型中获得了比FFDNet更宽的信噪比适用范围,增强了实用性。

基于颜色及纹理特征的果蔬种类识别方法

为更好地表述果蔬图像纹理特征,提高智能果蔬识别系统识别准确性,提出一种颜色完全局部二值模式纹理特征提取算法。果蔬识别系统模型利用颜色完全局部二值模式提取图像纹理特征,利用HSV颜色直方图、外点/内点颜色直方图提取图像颜色特征,采用匹配得分融合算法将颜色和纹理特征相融合,采用最近邻分类器实现果蔬农产品分类。通过不同光照条件下和不同数量训练样本条件下的试验得出:颜色完全局部二值模式的果蔬图像纹理表述能力明显优于和差直方图等果蔬图像纹理操作子,识别率提升最小在5%以上,更适合果蔬分类;对比其他纹理特征提取算法,采用颜色完全局部二值模式与颜色特征进行融合时,识别率最优,时间开销约为1.1 s。该方法能够应用到智能果蔬识别系统中,提升系统识别准确性。

面向语音情感识别的语谱图特征提取算法

为研究信号相关性在语音情感识别中的作用,提出了一种面向语音情感识别的语谱图特征提取算法.首先,对语谱图进行处理,得到归一化后的语谱图灰度图像;然后,计算不同尺度、不同方向的Gabor图谱,并采用局部二值模式提取Gabor图谱的纹理特征;最后,将不同尺度、不同方向Gabor图谱提取到的局部二值模式特征进行级联,作为一种新的语音情感特征进行情感识别.柏林库(EMO-DB)及FAU Ai Bo库上的实验结果表明:与已有的韵律、频域、音质特征相比,所提特征的识别率提升3%以上;与声学特征融合后,所提特征的识别率较早期声学特征至少提高5%.因此,利用这种新的语音情感特征可以有效识别不同种类的情感语音.

面向语音情感识别的改进可辨别完全局部二值模式

为了研究语音情感与语谱图特征间的关系,本文研究并提出一种面向语音情感识别的改进可辨别完全局部二值模式特征。首先,基于语谱图灰度图像,计算图像的完全局部二值符号模式（CLBP_S）、幅度模式（CLBP_M）的统计直方图。然后,将CLBP_S,CLBP_M统计直方图输入可区别特征学习模型中,训练得到全局显著性模式集合。最后,采用全局显著性模式集合对CLBP_S,CLBP_M直方图进行处理,将处理后的特征级联,得到面向语音情感识别的改进可辨别完全局部二值模式特征（IDisCLBP_SER）。基于柏林库、中文情感语音库的语音情感识别实验显示,IDisCLBP_SER特征召回率比纹理图像信息（TII）等特征提高了8%以上,比声学频谱特征平均提高了4%以上。而且,本文提出的特征可以和现有声学特征进行较好融合,融合后的特征召回率比现有声学特征召回率提高1%~4%。

面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征

谱特征在语音情感识别中起到了重要的作用,然而现有的谱特征仍未能充分表达谱图中的语音情感信息。为研究语音情感与谱图之间的联系,提出了一种面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征（GBLBP）。首先,获取情感语音的对数能量谱;然后,采用多尺度,多方向的Gabor小波对对数能量谱进行处理,得到Gabor谱图;再次,对每张Gabor谱图进行分块,采用局部二值模式提取每个块的局部能量分布信息;最后,将提取到的所有特征级联,得到GBLBP特征。EMO-DB库及中文语音库上的实验结果表明：GBLBP特征的平均加权召回率比MFCC高了9%~10%,识别性能显著优于众多谱特征,且与现有声学特征有较好的融合性。

基于决策边界优化域自适应的跨库语音情感识别

域自适应算法被广泛应用于跨库语音情感识别中;然而,许多域自适应算法在追求减小域差异的同时,丧失了目标域样本的鉴别性,导致其以高密度的形式存在于模型决策边界处,降低了模型的性能。基于此,提出一种基于决策边界优化域自适应(DBODA)的跨库语音情感识别方法。首先利用卷积神经网络进行特征处理,随后将特征送入最大化核范数及均值差异(MNMD)模块,在减小域间差异的同时,最大化目标域情感预测概率矩阵的核范数,从而提升目标域样本的鉴别性并优化决策边界。在以Berlin、eNTERFACE和CASIA语音库为基准库设立的六组跨库实验中,所提方法的平均识别精度领先于其他算法1.68~11.01个百分点,说明所提模型有效降低了决策边界的样本密度,提升了预测的准确性。

基于创造有意义的学习经历MATLAB课程改革研究

为进一步提升学生对MATLAB课程的学习兴趣,本文围绕《创造有意义的学习经历——综合性大学设计原则》课程设计原则,对MATLAB的课程目标和课程评估方法进行设计。围绕“有意义学习分类法”中学会学习、基础知识、应用、综合、人文维度、关心6个维度,对MATLAB的课程目标进行重新设计;基于《创造有意义的学习经历》的“教育性”评估方法,分别从前瞻性评估、学习者自我评估、目标和标准、FIDeLity反馈4个方面,对课程评估方式进行重新设定。从而提升MATLAB课程的教学质量。

仿选择性注意机制的语音情感识别算法

有效特征的选取一直都是语音情感识别算法的关键。为此,针对语音情感特征选择与构建的问题,一种仿选择性注意机制的语音情感识别算法被提出。考虑到语音信号的时频特性,算法首先计算语音信号的语谱图;其次,模仿选择性注意机制,计算语谱图的颜色、方向和亮度特征图,归一化后形成特征矩阵;然后,将特征矩阵重排列并进行PCA降维,形成情感识别特征向量;最后,利用改进的支持向量机分类方法进行语音情感识别。对愤怒、恐惧、高兴、悲伤和惊奇5种情感的识别实验显示,基于选择性注意的方法能够获得较好的识别效果,平均识别率为85.44%。相比于韵律特征和音质特征,语音情感识别率至少提高10%;相比于其它语谱特征,识别率提高7%左右。

梯度直方图和光流特征融合的视频图像异常行为检测算法

异常行为检测在智能监控系统领域中有广泛的应用前景。本文针对此应用领域,提出了一种结合光流特征和梯度直方图特征的视频异常行为检测及定位方法。首先利用视频背景提取算法进行前景提取和标注,实现对前景信息的分割。然后利用光流和梯度直方图特征提取算法对前景图像分别提取光流和梯度直方图特征,其次,使用支持向量机对数据进行训练和测试。最后结合光流幅度信息与前景标记信息对判断出来的异常行为进行定位。实验结果表明,与先前算法相比,本文算法可以检测出异常行为,并且能够对异常帧进行异常行为定位。

一种新的结合情感数据场和蚁群策略的语音情感识别算法（英文）

为了有效识别自发、非典型及未分割语音的情感以建立更自然的人机交互界面,提出了一种新的结合情感数据场和蚁群策略的语音情感识别算法.用情感数据场中势函数建立基于块的声学特征向量之间的内在联系.为识别自发语音情感,用人工蚁群模拟基于块的声学特征向量,然后用典型的蚁群策略研究每个人工蚂蚁在情感数据场的运动轨迹,并把该蚂蚁的运动轨迹作为对应的声学特征向量的情感标签.利用2012年连续音视频情感挑战赛中的语音数据对所提算法进行测试.实验结果表明:该算法较已有算法能更好地对基于块的语音情感进行识别.

MIMO-OFDM系统中基于压缩感知的信道参数反馈方法

为了解决MIMO-OFDM系统中基于完全信道状态信息预编码所面临的反馈链路开销大的问题,提出将压缩感知技术应用于这种预编码的信道状态信息的反馈阶段。在接收端通过压缩感知技术对由信道估计得出的信道状态信息进行观测,将少量的观测值反馈到发送端,在发送端通过正交匹配追踪算法重构出完全信道状态信息。仿真结果表明,信道状态信息在KLT域的压缩感知性能明显优于DCT域的压缩感知性能,可以由反馈到发送端的少量采样值精确地重构出信道状态信息,降低了反馈链路的开销。

听觉注意模型的语谱图语音情感识别方法

在语音情感识别技术中,由于噪声环境、说话方式和说话人特质原因,造成特征向量空间分布不匹配的情况。从语音学上分析,该问题多存在于跨数据库情感识别实验。训练的声学模型和用于测试的语句样本之间的错位,会使语音情感识别性能剧烈下降。语谱图的特征能从图像的角度对现有情感特征进行有效的补充。本文据此所研究的听觉选择性注意模型,模拟人耳听觉特性,能有效探测语谱图上变化的情感特征。同时,利用时频原子对模型进行改进,取得频率特性信号匹配的优势,从时域上提取情感信息。选择注意机制使模型能提取跨语音数据库中的显著性特征,提高语音情感识别系统的情感辨识能力。实验结果表明,利用文章所提方法在跨库情感样本上进行特征提取,再通过典型的分类器,识别性能提高了约9个百分点,从而验证了该方法对不同数据库具有更好的鲁棒性。

基于动态卷积递归神经网络的语音情感识别

动态情感特征是说话人独立语音情感识别中的重要特征。由于缺乏对语音中时频信息的充分挖掘,现有动态情感特征表征能力有限。为更好地提取语音中的动态情感特征,提出一种动态卷积递归神经网络语音情感识别模型。基于动态卷积理论构建一种动态卷积神经网络提取语谱图中的全局动态情感信息,使用注意力机制分别从时间和频率维度对特征图关键情感区域进行强化表示,同时利用双向长短期记忆网络对谱图进行逐帧学习,提取动态帧级特征及情感的时序依赖关系。在此基础上,利用最大密度散度损失对齐新个体特征与训练集特征分布,降低个体差异性对特征分布产生的影响,提升模型表征能力。实验结果表明,该模型在CASIA中文情感语料库、Emo-db德文情感语料库及IEMOCAP英文情感语料库上分别取得59.50%、88.01%及66.90%的加权平均精度,相较HuWSF、CB-SER、RNN-Att等其他主流模型识别精度分别提升1.25~16.00、0.71~2.26及2.16~8.10个百分点,验证了所提模型的有效性。

科教融合理念下信息类专业实践类课程教学改革研究

科教融合作为国际上兴起的培养创新型人才的先进教育理念,已得到了国内外高水平院校的积极肯定和推广采用。而实践类课程教学对培养学生创新能力起着关键作用。如何在科教融合理念下开展实践类课程教学改革,是加强人才培养、建设高水平院校关注的重要问题。文章以工科信息类专业为例,首先论述了科教融合的起源、发展、理念和内涵;然后分析了现有的实践类课程教学中存在的不足之处;在总结教学经验的基础上,研究、探索了科教融合理念下开展实践类课程教学改革的方法和举措;最后指明了科教融合已成为加强人才培养的有效途径和发展趋势。文章对高校推广科教融合模式、开展实践类课程教学改革、培养学生创新能力等具有重要的参考作用和借鉴意义。

面向社会需求的计算机类特设专业人才培养改革研究

为满足近年来经济社会发展需求,高校计算机类本科专业中设置了较多的特设专业。文章以空间信息与数字技术专业为例,对计算机类特设专业进行了人才社会需求分析,开展了人才培养改革研究,提出了人才培养改革的途径和思路。对高校开设计算机类特设专业、面向社会需求培养专业人才等具有重要的参考价值。

用于跨库语音情感识别的时频原子听觉注意模型（英文）

为解决跨数据库语音情感识别领域中实验数据集特征不匹配的问题,提出一种基于时频原子的听觉注意特征提取模型.首先,为了提取频谱特征,引入听觉注意模型对多类情感特征进行有效的探测.然后,利用选择注意机制改进了提取的语谱图特征,其中包含的显著性信息与跨库识别性能有紧密联系.再引入Chirplet时频原子,通过形成的过完备原子库提高语谱图特征的信息量.来自多个数据库的样本具有多成分分布的特征,据此所提模型中的Chirplet扩大了特征向量在时频域上的尺度.实验结果显示,相比传统特征模型,所提方法性能有显著提升.此外,该方法在训练集和测试集来源不一致情况下具有更好的鲁棒性.

一种基于卷积神经网络特征表征的语音情感识别方法

为提高智能语音情感识别系统的准确性,提出了一种基于卷积神经网络CNN(Convolution Neural Network)特征表征的语音情感识别模型。该卷积模型以Lenet-5模型为基础,增加了一层卷积层和池化层,并将二维卷积核改为一维卷积核,将一维特征预处理后,输送进该模型中,对特征变换表征,最后利用SoftMax分类器实现情感分类。CASIA与EMO-DB公开数据库上的识别结果显示:与Lenet-5网络相比,所设计网络模型的准确率分别提升了1.3%与2%,与Softmax分类器相比,准确率分别提升了3.8%与6.1%。仿真结果验证了网络模型的有效性。

基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法

为了进一步提高谎言语音检测的准确率,提出了一种基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法(SDA-SVM)。该算法首先采用OpenSMILE提取了384维语音特征;然后构建了两层去噪自编码网络对语音特征进行变换加工;最后,采用SVM分类器对语音是否为谎言进行分类识别。所用语音来源为CSC测谎语料库,实验结果显示:相比传统的SVM分类,所提算法的检测准确率至少提升1.85%。

基于单片机的多功能饮水机设计

本研究设计出一款以AT89C51单片机为核心部件的多功能饮水机系统。该系统通过外部电路的AD/DA转换模块、液晶显示模块、DS18B20温度传感器、HC-SR04超声波模块、矩阵键盘来实现饮水机的自动出水、自动加热、水位检测等功能。通过对当前市场上的饮水机及本研究所采用的外部电路结构设计出的饮水机进行对比分析,得出本研究设计的多功能饮水机具有成本低廉、硬件电路实现简单、实用性强等优点。

发明专利创造性评价中最接近的现有技术的确定研究

最接近的现有技术是判断发明是否具有突出的实质性特点的基础。因此,结合案例指出确定最接近的现有技术应从与要求保护的发明的技术领域、所述解决的技术问题、技术效果、用途接近程度、公开技术特征的多少以及是否利于创造性评价等多方面进行考虑,从而客观、准确地判断是否具备创造性。