不依赖双侧时钟同步的输电线双端行波测距

针对传统双端行波测距因严格依赖对端数据和双侧时钟同步而难以跨厂家进行协同测距的不足,本文提出不依赖双侧同步的双端行波协同测距方法。首先分析了输电线路故障行波的波到时序特征,根据同时刻母线上各回出线电流群体比幅比相剔除母线相邻各健全线路末端反射波后,后续行波到达时序依故障的强弱呈现两类模态:强故障模态下,故障行波在故障点与两侧母线构成的两区间独立传播,同侧相邻波头等间隔且两侧对应波到时差之和恒定;弱故障模态下,存在可被观测点检测的故障点透射波,两侧对应波到时序保持恒定。两种模态可根据初始行波到达后短时内两侧后续行波到达时序的配对关系予以辨识,进而分别提出相应的不依赖双侧时钟同步的双端数据驱动式协同分析测距方法。数字仿真与现场实测数据均表明所提方法可靠、有效。

一种噪声环境下的语音识别方法(线性预测误差法)的研究

介绍一种平稳噪声环境下语音识别的新的方法。该方法利用噪声的LPC系数去预测语音信号 ,从而得到LPC预测序列 ,然后把它代替原语音序列来进行语音端点的检测、语音特征的提取和在合适的匹配方式下的识别。实验结果表明 :该法在噪声环境下自动检测语音端点和提取语音信号的特征是可行的 ,获得了很满意的识别率。

基于CRM的人体动作识别

提出了一种基于连续空间关系模型(continuous-space relevance model,CRM)的人体动作识别算法.首先算法自动提取人体关节点位置.以骨架图像作为人体轮廓特征,使用动态时间规整(dynamic time wrapping,DTW)方法匹配相似骨架.利用相似骨架找到与目标轮廓相似的模板轮廓,并使用模板轮廓关节点位置估计目标关节点位置.最后以关节点轨迹作为人体动作特征,使用CRM对人体动作进行识别.该算法在KTH(Kungliga Tekniska Hegskolan)人体运动数据集、Weizmann人体动作数据集和Ballet数据集中进行了训练与测试.结果表明,该算法的识别精度与其它概率模型方法接近,甚至更高.