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基于LPV-MPC的风电机组功率-载荷协调控制策略 被引量:2
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作者 梁栋炀 宋子秋 刘亚娟 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期38-44,共7页
大型风电机组变桨控制是一个复杂的非线性控制任务,如何在系统约束和风速扰动的条件下实现功率调节和载荷降低成为难题。针对该问题,文章采用机理与参数辨识方法构建了一个面向控制的线性变参数(LPV)模型,LPV模型引入间隙度量理论来降... 大型风电机组变桨控制是一个复杂的非线性控制任务,如何在系统约束和风速扰动的条件下实现功率调节和载荷降低成为难题。针对该问题,文章采用机理与参数辨识方法构建了一个面向控制的线性变参数(LPV)模型,LPV模型引入间隙度量理论来降低模型复杂度,为控制设计提供了更加精确的线性模型。设计了时变卡尔曼滤波器,实现了风机的最优状态估计,基于获得的最优状态,提出了自适应模型预测(MPC)变桨控制器,MPC控制器能够根据实时风速变化调整预测模型,在满足系统约束的条件下实现大型风电机组功率-载荷的协调控制。OpenFAST对比仿真实例表明了模型与控制器的有效性。 展开更多
关键词 风电机组 变桨控制 线性参数变化模型 自适应模型预测控制 功率-载荷控制
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KLT-based local linear prediction of chaotic time series
2
作者 Meng Qingfang Peng Yuhua Chen Yuehui 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第4期694-699,共6页
In the reconstructed phase space, based on the Karhunen-Loeve transformation (KLT), the new local linear prediction method is proposed to predict chaotic time series. & noise-free chaotic time series and a noise ad... In the reconstructed phase space, based on the Karhunen-Loeve transformation (KLT), the new local linear prediction method is proposed to predict chaotic time series. & noise-free chaotic time series and a noise added chaotic time series are analyzed. The simulation results show that the KLT-based local linear prediction method can effectively make one-step and multi-step prediction for chaotic time series, and the one-step and multi-step prediction accuracies of the KLT-based local linear prediction method are superior to that of the traditional local linear prediction. 展开更多
关键词 Karhunen-Loeve transformation local linear prediction phase space reconstruction chaotic time series.
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无铁心管状永磁直线电机多分辨率鲁棒性模型预测推力控制
3
作者 徐磊 陈楠 +3 位作者 朱孝勇 范志祥 张超 孟盛龙 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第6期101-112,共12页
针对无铁心管状永磁同步直线(IT-PMSL)电机电流谐波和变摩擦力等扰动引起的推力和速度脉动问题,提出一种多分辨率鲁棒性模型预测推力控制策略。首先,考虑可变摩擦力影响,推导IT-PMSL电机的数学模型,分析该电机位置-速度-反电动势畸变影... 针对无铁心管状永磁同步直线(IT-PMSL)电机电流谐波和变摩擦力等扰动引起的推力和速度脉动问题,提出一种多分辨率鲁棒性模型预测推力控制策略。首先,考虑可变摩擦力影响,推导IT-PMSL电机的数学模型,分析该电机位置-速度-反电动势畸变影响规律。在此基础上,引入超螺旋滑模自适应律,搭建一种多分辨率磁链预测模型,在不同速度和位置下对IT-PMSL电机永磁磁链值进行计算,提高磁链计算速度和准确性的同时有效减小控制系统的计算负担,进而实现磁链和推力的在线预测。接着,利用载荷角构造无权重系数的价值函数,避免价值函数的影响,有效提高模型预测推力控制的鲁棒性。最后,搭建IT-PMSL电机驱动控制系统,通过仿真和实验验证所提多分辨率模型预测推力控制的有效性。 展开更多
关键词 无铁心管状直线电机 永磁电机 多分辨率 磁链预测模型 模型预测推力控制 超螺旋滑模自适应律
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基于线性回归和灰狼优化的电力工程成本及工期预测方法
4
作者 徐宁 李维嘉 +2 位作者 洪崇 刘云 周波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期295-301,共7页
【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速... 【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速发展,基于数据驱动的方法被引入成本和工期预测中,但由于电力工程领域的数据集规模较小,传统机器学习模型易出现过拟合问题,预测性能受限。基于该背景提出了一种结合支持向量回归(SVR)、分类与回归决策树(CART)、多变量线性回归模型(MLR)和灰狼优化算法(GWO)的混合模型,通过改进更新策略和参数搜索方法,以提升模型在小数据集上的预测精度和泛化能力。【方法】方案结合机器学习模型和改进的灰狼优化算法,搭建了一个高效的电力工程成本和工期预测框架。采用支持向量回归、分类与回归决策树和多变量线性回归模型作为基线机器学习方法,并利用灰狼优化算法对上述模型的参数进行搜索以防止过拟合,同时提出两项改进措施:采用混沌序列初始化狼群位置,确保种群多样性;优化灰狼位置的更新策略,通过周围群体信息共享提升搜索能力。【结果】实验结果表明,与传统方法相比,所提出的混合模型在成本和工期预测上具有较明显的优势。在训练和测试集上的性能结果对比显示,传统机器学习模型容易产生过拟合问题,导致泛化能力不足,而结合GWO的模型改善了该问题。其中,MLR+GWO混合模型在训练集和测试集上的表现均优于其他模型。进一步实验结果表明,通过改进灰狼优化算法(iGWO),混合模型的收敛速度显著加快,仅需6~8次迭代即可达到较优的适应度,而传统GWO算法需迭代11~12次才能达到类似效果。此外,改进算法有效避免了传统GWO算法容易陷入局部最优的问题。【结论】所提出基于线性回归和改进灰狼优化算法的混合模型在电力工程成本和工期预测领域展现出较为明显的性能优势。改进的灰狼优化算法通过优化初始化序列及更新策略,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。提出的混合模型泛化性能优于传统的机器学习模型,与传统方法相比,该方法在预测精度和训练效率方面均表现良好。 展开更多
关键词 电力工程 成本预测 工期预测 支持向量回归 决策树 线性回归 灰狼优化算法 混沌序列
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基于BLUP和GGE双标图的谷子区域试验分析
5
作者 王淑君 邢璐 《河南农业科学》 北大核心 2025年第8期51-59,共9页
为准确筛选丰产性、稳产性好和适应性广的谷子品种,利用最佳线性无偏预测(BLUP)数据代替产量原始数据对2023—2024年全国谷子品种区域适应性联合鉴定(华北夏谷区组)试验的9个谷子品种和14个试点进行GGE双标图分析。通过对比热图和方差... 为准确筛选丰产性、稳产性好和适应性广的谷子品种,利用最佳线性无偏预测(BLUP)数据代替产量原始数据对2023—2024年全国谷子品种区域适应性联合鉴定(华北夏谷区组)试验的9个谷子品种和14个试点进行GGE双标图分析。通过对比热图和方差分析结果发现,BLUP数据降低了产量变异系数,能够更真实地反映品种的遗传潜力;同时,对产量总变异的解释(94.95%)明显高于原始数据(72.51%),提高了分析的准确性。利用BLUP数据进行GGE双标图分析发现,豫谷101、郑谷678和中谷855丰产性较好,邯谷6号、中谷855和沧471稳产性较好,豫谷101、中谷855丰产性和稳产性综合表现较好;豫谷101适应性最广,其次是中谷855。辽宁省的锦州、山东省的泰安和河南省的安阳3个试点是具有较强区分力和较好代表性的理想试点。综上,豫谷101、中谷855是丰产性、稳产性、适应性均较好的理想谷子品种,适合在华北夏谷区推广种植。 展开更多
关键词 谷子 最佳线性无偏预测(BLUP) GGE双标图 丰产性 稳产性 适应性
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基于ESM-REKF的直线电机无差拍预测电流控制
6
作者 林健 孙冀婷 +1 位作者 周磊 姜武杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期110-115,共6页
永磁同步直线电机(PMSLM)无差拍预测电流控制(DPCC)在实际系统中受采样延时和电机参数失配的影响,电流跟踪精度下降,从而引起推力波动,为此提出一种基于扩张状态建模(ESM)和抗差扩展卡尔曼滤波(REKF)的无差拍预测电流控制策略。首先,对P... 永磁同步直线电机(PMSLM)无差拍预测电流控制(DPCC)在实际系统中受采样延时和电机参数失配的影响,电流跟踪精度下降,从而引起推力波动,为此提出一种基于扩张状态建模(ESM)和抗差扩展卡尔曼滤波(REKF)的无差拍预测电流控制策略。首先,对PMSLM电气子系统的扰动进行分析,借鉴扩张状态观测器的思想,将扰动作为一个高阶积分器以构建ESM;其次,结合ESM设计包含参数变化扰动估计的EKF,在此基础上,为了抑制粗差对状态估计的影响,设计抗差误差协方差阵,从而得到ESM-REKF的扰动估计方法;最后,利用电流预测值和扰动估计值对DPCC进行改进与补偿。仿真和实验结果表明,相对传统DPCC,所提控制策略在标称值下,电流谐波畸变率降低了约5.38%;在电感参数失配下,电流谐波畸变率降低了约9.38%,电磁推力的超调下降了约7%,明显削减采样延时和参数失配对电流预测精度的影响,实现对电流快速准确地跟踪,有效抑制推力波动。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 无差拍预测电流控制 扩展卡尔曼滤波器 抗差
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基于间隙度量和模糊控制的漂浮式风电机组变权重多模型预测控制研究
7
作者 刘颖明 马振洪 +2 位作者 王晓东 焦一飞 李长川 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期189-197,共9页
该文以NREL5MW半潜漂浮式风电机组为研究对象,通过机理和动力学分析构建非线性模型,采用在线参数辨识的方法建立不同工况下的线性变参数(LPV)模型,采用间隙度量理论简化线性模型数量,并与FAST模型进行对比,验证其准确性。提出一种基于... 该文以NREL5MW半潜漂浮式风电机组为研究对象,通过机理和动力学分析构建非线性模型,采用在线参数辨识的方法建立不同工况下的线性变参数(LPV)模型,采用间隙度量理论简化线性模型数量,并与FAST模型进行对比,验证其准确性。提出一种基于模糊变权重的多模型预测(Fuzzy-MPC)变桨控制器,引入卡尔曼滤波状态观测器实现状态量的估计,以减少功率波动和塔筒位移为目标函数,为提高控制器对不同工况的跟踪能力,采用模糊控制在线优化MPC目标函数权重系数,以实现其自适应控制。通过与FAST和定权重MPC控制器对比验证所设计控制器在平缓功率、减少塔筒位移和稳定机组姿态上的有效性。 展开更多
关键词 海上风电机组 模型预测控制 模糊控制 间隙度量 线性变参数模型
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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究
8
作者 张红 巩蕾 +1 位作者 曹洁 张玺君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期764-771,796,共9页
针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性... 针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性,通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征,构建考虑动态时空特征的预测模型,并借助蜉蝣优化算法优化超参数。研究表明:在PeMSD7(M)数据集上,15、30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%、9.06%和10.72%,本文方法具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 交通流预测 动态时空特性 超参数 蜉蝣优化算法 时间卷积网络 门控线性单元 注意力机制 图卷积网络
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基于LESO的永磁辅助同步磁阻电机无差拍控制
9
作者 许爱德 余煜邦 刘睿杰 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第8期116-128,共13页
针对永磁辅助同步磁阻电机传统无差拍电流预测控制在运行过程中发生参数失配,从而导致电流产生发散以及电流波动较大的问题,提出基于线性扩张状态观测器(LESO)的无差拍电流预测控制算法。在传统无差拍电流预测算法的基础上,引入线性状... 针对永磁辅助同步磁阻电机传统无差拍电流预测控制在运行过程中发生参数失配,从而导致电流产生发散以及电流波动较大的问题,提出基于线性扩张状态观测器(LESO)的无差拍电流预测控制算法。在传统无差拍电流预测算法的基础上,引入线性状态观测器,利用线性状态观测器对总扰动进行实时估计,并对总扰动反馈至无差拍控制器中进行前馈补偿。依据永磁辅助同步磁阻电机数学模型,对其本体进行数学建模,以实现对算法的仿真论证。最后在以TMS320F28335控制器为核心的实验平台上进行实验验证。仿真与实验结果表明,该方法与传统无差拍电流预测控制相比,在参数失配条件下电流有更好的鲁棒性以及跟踪精度。 展开更多
关键词 永磁辅助同步磁阻电机 线性状态观测器 无差拍预测电流控制 鲁棒性
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高维局部数据体中线性信号预测基本理论与方法
10
作者 王华忠 项健 +2 位作者 张力起 欧阳志远 宋家文 《石油物探》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
首先,提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式,认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测,从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending... 首先,提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式,认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测,从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending)等问题是地震数据处理中的基本环节;认为对线性信号进行最佳的建模和预测包括模型驱动和数据驱动的方法。前者是由预先选定的局部平面波基函数的线性叠加表示局部高维数据体中包含的信号;后者由数据矩阵(张量)分解的方法推断局部高维数据体中包含的线性结构。然后,全面分析了频率-空间域高维Wiener滤波方法、自相关矩阵及Hankel矩阵正交分解方法(SSA方法)、高维线性Radon变换方法(高维Beamforming方法)和张量分解方法的基本理论,为进行局部高维数据体中线性信号预测及各种应用奠定了理论基础。最后,指出山前带及其他复杂地表探区实际数据中的相干噪声和非相干噪声往往不符合线性信号建模及预测的理论假设条件,因而必须发展非线性去噪方法。 展开更多
关键词 局部高维数据体 线性结构 最佳预测 高维Wiener滤波方法 高维SSA方法 高维线性Radon变换方法 张量分解方法 去噪与数据规则化
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共母线开绕组永磁同步牵引电机改进级联模型预测控制
11
作者 高锋阳 吴银波 +4 位作者 徐昊 史志龙 岳文瀚 孙伟 王高强 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期1254-1265,共12页
为降低共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制开关频率和控制系统对电机参数依赖性,提出一种基于变步长自适应线性神经网络(Adaline)可调参数改进级联模型预测电流控制策略。首先,针对共母线开绕组永磁同步牵引电机... 为降低共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制开关频率和控制系统对电机参数依赖性,提出一种基于变步长自适应线性神经网络(Adaline)可调参数改进级联模型预测电流控制策略。首先,针对共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制造成开关频率高的原因进行分析,剔除高开关频率和高共模电压的电压矢量,优化备选电压矢量范围,对剩余电压矢量根据其对q轴电流作用效果分组组合寻优和分配作用时间;基于变步长自适应线性神经网络改进PI控制器,使得改进PI控制器兼顾快速性与超调;然后,分析共母线开绕组永磁同步牵引电机模型预测控制参数变化特性,构建系统变步长自适应线性神经网络参数辨识模型,对电机参数分步辨识,形成参数可调节级联模型预测控制;最后,对所提策略和三矢量级联模型预测电流控制进行稳态和动态半实物测试对比。结果表明:所提策略对转矩脉动、零轴电流、总谐波畸变率、开关频率、调速超调都具有很好的抑制效果,避免了传统模型预测控制的多目标代价函数中权重系数整定和参数辨识模型构建欠秩问题,对系统的控制性能有明显的提升作用。研究结果为进一步将共母线开绕组永磁同步牵引电机传动系统应用于机车牵引提供参考。 展开更多
关键词 开绕组永磁同步牵引电机 变步长自适应线性神经网络 级联模型预测 转矩脉动 零轴电流 参数分步辨识 开关频率
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基于双端预测和中心交点插值的线结构光中心提取 被引量:1
12
作者 胡智滨 张爱军 郭源 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期58-64,共7页
为提高线结构光条纹中心提取的精度与速度,提出了一种基于双端预测与中心交点插值的线结构光中心提取算法。首先,通过轮廓跟踪和连通域分析算法确定提取区域以加快计算速度,降低背景信息干扰。再利用灰度重心法进行中心提取,对提取结果... 为提高线结构光条纹中心提取的精度与速度,提出了一种基于双端预测与中心交点插值的线结构光中心提取算法。首先,通过轮廓跟踪和连通域分析算法确定提取区域以加快计算速度,降低背景信息干扰。再利用灰度重心法进行中心提取,对提取结果进行曲线拟合。接着从线结构光条纹中心点向两端进行初步提取:计算提取点到拟合曲线的距离,以平均距离作为阈值,在距离大于阈值处采用双端预测。随后,利用块状主成分分析法计算出线结构光条纹每个位置的法线方向,并通过中心交点插值法得到插值点。最后,对插值点应用灰度重心法得到精确的线结构光条纹中心坐标。实验结果显示,所提算法在曲率变化较大处、强反光处都能较准确地提取线结构光条纹中心,在提取计算机模拟生成的线结构光条纹中心时,所提算法提取精度达到灰度重心法的64.1倍和Steger法的6.0倍,所提算法运行速度略慢于灰度重心法,是Steger算法的7.6倍。 展开更多
关键词 线结构光 中心提取 双端预测 中心交点插值 灰度重心
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超低速率MELP语音编码算法研究 被引量:7
13
作者 戚银城 张巍 苑津莎 《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第6期1196-1200,共5页
在语音编码算法中,混和激励线性预测(MELP)算法因为能更好的模拟自然语言特征,在低速率上能合成较高质量的语音,而成为现代低速率语音编码中最有潜力的算法之一。但在无线通信、卫星通信以及军用和保密通信中,信道带宽成为一个突出的问... 在语音编码算法中,混和激励线性预测(MELP)算法因为能更好的模拟自然语言特征,在低速率上能合成较高质量的语音,而成为现代低速率语音编码中最有潜力的算法之一。但在无线通信、卫星通信以及军用和保密通信中,信道带宽成为一个突出的问题,因此对更低速率语音压缩编码技术乃至超低速率的语音压缩编码技术的研究是非常有必要的。针对语音通信中关于极低速率的要求,深入分析了现今的几种基于MELP的低速率语音编码算法,对其原理以及关键技术进行了归纳总结,并对语音质量进行了比较。 展开更多
关键词 语音编码 线性预测 多帧联合量化 混合激励 线谱对频率
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2.4kb/s MELP算法设计 被引量:3
14
作者 胡剑凌 徐盛 陈健 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期789-792,共4页
提出了一种新的工作于极低码率下的混合激励线性预测 ( MELP)声码器 .该声码器结合了线性预测编码 ( LPC)和多带激励编码算法的优点 ,对算法和量化方案重新进行了设计和改造 ,其主要特征包括改进的基音检测算法、混合的周期脉冲和随机... 提出了一种新的工作于极低码率下的混合激励线性预测 ( MELP)声码器 .该声码器结合了线性预测编码 ( LPC)和多带激励编码算法的优点 ,对算法和量化方案重新进行了设计和改造 ,其主要特征包括改进的基音检测算法、混合的周期脉冲和随机噪声激励、有效的线性谱频率 ( LSF)参数量化以及激励谱形状表示 .非正式主观测试表明 ,由采用本算法的一个 2 .4kb/s编码器所重建的语音质量略优于美国联邦标准 4.8kb/s码激励线性预测编码 ( CELP) 展开更多
关键词 语音编码 线性预测 混合激励 声码器 算法 设计
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铣削声谱LPCC与刀具切削时间的关系 被引量:3
15
作者 艾长胜 何光伟 +2 位作者 董全成 昃向博 孙选 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期264-268,共5页
提出了采用线性预测倒谱系数(linear predictive cepstrum coefficient,简称LPCC)监测刀具磨损的方法。使用LPCC作为可听阈内铣削声信号的声谱特征参数,对LPCC进行统计处理,计算LPCC分量的F比,分析LPCC分量与切削时间的关系,寻找LPCC与... 提出了采用线性预测倒谱系数(linear predictive cepstrum coefficient,简称LPCC)监测刀具磨损的方法。使用LPCC作为可听阈内铣削声信号的声谱特征参数,对LPCC进行统计处理,计算LPCC分量的F比,分析LPCC分量与切削时间的关系,寻找LPCC与刀具磨损之间的规律。研究结果表明,铣削声信号的LPCC相关分量加权和可以有效地反映铣刀的磨损变化规律。 展开更多
关键词 刀具 磨损 声音 监测 线性预测倒谱系数(lpCC)
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融合LPC与MFCC的特征参数 被引量:8
16
作者 张学锋 王芳 夏萍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期216-217,229,共3页
在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一... 在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一阶差分、MFCC及其一阶差分和基于小波包分析的特征参数(WPDC)及其一阶差分作为识别参数进行对比实验。结果表明,以LPMFCC作为特征参数的系统具有较高的识别率。 展开更多
关键词 线性预测 美尔倒谱系数 说话人识别
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基于MFCC和LPCC的说话人识别 被引量:49
17
作者 余建潮 张瑞林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第5期1189-1191,共3页
MFCC参数和LPCC参数是说话人识别中两种最常用的特征参数,研究了MFCC和LPCC参数提取的算法原理及差分倒谱参数的提取方法,采用MFCC、LPCC及其一阶、二阶差分作为特征参数,通过k均值算法与三层BP神经网络来进行说话人识别。实验结果表明... MFCC参数和LPCC参数是说话人识别中两种最常用的特征参数,研究了MFCC和LPCC参数提取的算法原理及差分倒谱参数的提取方法,采用MFCC、LPCC及其一阶、二阶差分作为特征参数,通过k均值算法与三层BP神经网络来进行说话人识别。实验结果表明,该方法可以有效提高识别率,同时也验证MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。 展开更多
关键词 lpCC MFCC 特征提取 说话人识别 神经网络 K均值算法
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基于线性预测系数自适应前后向量化的可变速率MELP语音编码 被引量:3
18
作者 铁满霞 王都生 樊昌信 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第9期919-923,共5页
该文基于LPC的自适应前后向量化技术,提出了一种可变速率的混合激励线性预测MELP语音编码算法。该算法中,采用当前语音帧(前向LPC)或前面某帧已合成语音帧(后向LPC)进行线性预测,当采用后向LPC时,只需传输时间序列编码,故减少了LPC系数... 该文基于LPC的自适应前后向量化技术,提出了一种可变速率的混合激励线性预测MELP语音编码算法。该算法中,采用当前语音帧(前向LPC)或前面某帧已合成语音帧(后向LPC)进行线性预测,当采用后向LPC时,只需传输时间序列编码,故减少了LPC系数的平均编码比特。计算机模拟表明,该算法与标准MELP算法合成的语音质量相当,但显著减少了LPC的传输带宽,从而明显降低了MELP平均编码速率。 展开更多
关键词 混合激励线性预测编码 线性预测 自适应前后向量化 可变速率 语音编码
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基于扩散概率模型的去噪预测网络预测人体运动
19
作者 王婷玉 谢文军 +2 位作者 王冬 李琳 刘晓平 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期883-891,共9页
近年来,深度学习方法在人体运动预测方面取得了良好的进展,目前单一阶段方法在预测的准确性和多样性上仍存在改进空间,而采用多阶段方式则导致难以端到端预测.为此,本文提出了一种基于扩散概率模型的去噪预测网络,旨在以端到端的方式去... 近年来,深度学习方法在人体运动预测方面取得了良好的进展,目前单一阶段方法在预测的准确性和多样性上仍存在改进空间,而采用多阶段方式则导致难以端到端预测.为此,本文提出了一种基于扩散概率模型的去噪预测网络,旨在以端到端的方式去预测出准确多样的人体运动.其中提出了一个基于Transformer的模块,包含一个无softmax的修正线性自注意力,提升了人体运动预测的准确性.此外,本文还提出了一种基于DPM-Solver++的扩散模型采样策略,预测出更加连续和多样性的人体运动姿态序列,并将预测出同一质量人体运动姿态序列的采样时间缩减至一半以下.最后,将本文方法在两个标准数据集Human3.6M和HumanEva-I上进行充分评估.实验结果表明,本文方法优于最先进的单一阶段的方法. 展开更多
关键词 人体运动预测 扩散概率模型 去噪预测网络 修正线性自注意力 DPM-Solver++
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基于LPV模型的燃料电池空气进气系统控制 被引量:5
20
作者 沈烨烨 陈雪兰 +3 位作者 谢磊 李修亮 吴禹 赵路军 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期4529-4535,共7页
质子交换膜燃料电池是一种通过氢气和氧气的电化学反应将化学能直接转化为电能的装置。提出一种改进的四阶燃料电池进气系统模型,分析了系统的约束性。针对系统模型所具有的非线性特性,提出建立线性变参数(LPV)模型用于对系统的控制。... 质子交换膜燃料电池是一种通过氢气和氧气的电化学反应将化学能直接转化为电能的装置。提出一种改进的四阶燃料电池进气系统模型,分析了系统的约束性。针对系统模型所具有的非线性特性,提出建立线性变参数(LPV)模型用于对系统的控制。针对状态变量不可测的问题引入卡尔曼滤波器,同时通过可观性分析得出系统所需测量的最佳变量。在符合约束条件下设计基于线性变参数模型的状态空间模型预测控制器,控制空压机的工作电压保证氢气燃料的充分反应。仿真结果表明,基于LPV模型的模型预测控制器能够对空气进气系统进行有效的控制,且满足空压机喘振和阻塞边界等约束条件,与单模型预测控制相比具有更好的控制效果。 展开更多
关键词 燃料电池 线性变参数模型 模型预测控制 动态建模 控制
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