使用近红外光谱仪获取由高岭土、白云母和蒙脱石三种岩石矿物粉末混合成的模拟天然岩石样本的近红外漫反射光谱信息,通过标准归一化(standard normal variable)的方法对光谱数据进行预处理,采用随机森林(random forest)进行数学建模,对...使用近红外光谱仪获取由高岭土、白云母和蒙脱石三种岩石矿物粉末混合成的模拟天然岩石样本的近红外漫反射光谱信息,通过标准归一化(standard normal variable)的方法对光谱数据进行预处理,采用随机森林(random forest)进行数学建模,对岩石样本的组成成分进行预测,预测得到三种岩石成分最小均方根误差分别为:0.088 0,0.095 6,0.121 2。实验结果表明应用近红外漫反射光谱来测定天然岩石中各种矿物成分的含量是可行的,为今后岩石成分的快速检测提供了理论依据。展开更多
在对变步长归一化最小均方误差(Variable step size normalized least mean square,VSS-NLMS)的几种算法以及各个算法在远端和双端通话模式下的性能分析比较的基础上,对NEW-NPVSS(NEW non-parametricVSS)算法进行了改进。在双端通话的...在对变步长归一化最小均方误差(Variable step size normalized least mean square,VSS-NLMS)的几种算法以及各个算法在远端和双端通话模式下的性能分析比较的基础上,对NEW-NPVSS(NEW non-parametricVSS)算法进行了改进。在双端通话的情况下改进算法具有更好的收敛性;然后提出了基于滤波器系数梯度的变步长新算法,当滤波器系数梯度小于门限值时,采用固定步长更新滤波器系数。反之,则停止更新滤波器系数,并且用远端模式下的系数替代当前系数。仿真结果表明所提出的算法在远端通话模式下比其他VSS-NLMS算法具有更好的收敛性,在双端情况下具有比固定步长NLMS(Normalized least mean square)和SVSS(Simple VSS)更好的收敛性。展开更多
文摘在对变步长归一化最小均方误差(Variable step size normalized least mean square,VSS-NLMS)的几种算法以及各个算法在远端和双端通话模式下的性能分析比较的基础上,对NEW-NPVSS(NEW non-parametricVSS)算法进行了改进。在双端通话的情况下改进算法具有更好的收敛性;然后提出了基于滤波器系数梯度的变步长新算法,当滤波器系数梯度小于门限值时,采用固定步长更新滤波器系数。反之,则停止更新滤波器系数,并且用远端模式下的系数替代当前系数。仿真结果表明所提出的算法在远端通话模式下比其他VSS-NLMS算法具有更好的收敛性,在双端情况下具有比固定步长NLMS(Normalized least mean square)和SVSS(Simple VSS)更好的收敛性。
