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針對室內環境舒適度及安全性監測需求,設計并實現了一種基于多傳感器的室內環境監測系統。在分析并比較反向傳播(BP)神經網絡、徑向基函數(RBF)神經網絡、支持向量機(SVM)、遺傳算法優化的BP神經網絡在此應用中的性能與誤差的基礎上,在Android端實現了ISO國際標準的PMV熱舒適度算法及有害氣體濃度預警算法,從而實現室內空氣質量的各參數的實時監測,并能更好地預測火災等高危險災害。此系統可全面反映室內的空氣質量,讓居民能更有針對性地改善自己的居住環境。 針對語音識別系統對抗環境噪聲的實際需求,提出一種二次組合抗噪技術,研究并設計了一種以數字信號處理器(DSP)為硬件平臺,以隱馬爾可夫模型(HMM)為算法的抗噪聲嵌入式語音識別系統。DSP采用型號為TMS320VC5509A的芯片,配以外圍硬件電路構成語音識別系統的硬件平臺。軟件設計以離散隱馬爾可夫模型(DHMM)為識別算法進行編程,系統軟件主要有識別、訓練、學習和USB四個主要模塊。實驗結果表明:基于二次組合去噪技術的語音識別系統有更好的抗噪聲效果。 響;一個是建立的模型與語音實際的特征統計特性有差異而受到的影響。語音識別抗噪問題根據使用技術的不同

www.suoguanjixie.name，姿態識別-液壓縮管機數控滾圓機滾弧機價格低張家港縮管機多少錢目前主要分為三種:語音增強技術、抗噪聲語音特征提取技術和模型補償技術［9］。本文提出一種新的二次組合去噪技術。該技術的基本思路是:進行語音增強時，帶噪語音信號首先通過閾值去噪法進行去噪，實現語音信號處理過程中的第一次去噪;然后采用以小波變換為基礎的特征提取技術進行特征參數提取，實現語音識別過程的第二次去噪。本方案的模型是在一般模型的基礎上增加2次去除噪聲的過程。如圖3所示，整個語音識別系統有2次去除噪聲的過程，第一次是采用小波變換法完成語音增強;第二次是采用以離散小波變換為基礎的Mel頻率倒譜系數(Melfrequencycepstrumco-efficient，MFCC)特征參數，實現二次去噪。圖3引入二次組合去噪技術的語音識別系統模型3系統硬件方案與設計DSPTMS320VC5509A是TI公司一種性能優良的處理器，它可訪問的存儲器空間最大可為192kBytes×16bit;數據總線具有總線保持特性;支持單指令循環和塊循環;支持32bit長操作數指令;支持8位或16位定時器傳送的全雙工串口、時分多路串口(TDM)、緩沖串口(BSP)、8位并行主機接口(HPI)和1個16位定時器;單周期定點指令執行時間為15～25ms。根據以上的特點，可以得知TMS320VC5509A非常適合作為嵌入式語音識別系統的處理器［10］。TLV320AIC23B是一種立體聲音頻編/解碼芯片，內置耳機輸出放大器，具有非常高的性能，能夠非常方便地與DSP構成為了提高人體姿態的識別精度,提出一種基于改進的粒子群優化(PSO)神經網絡的人體姿態識別算法。采用加速度傳感器獲取加速度信息,并在常用特征集的基礎上,加入離散系數和曲線積分兩種新特征作為神經網絡的輸入;在利用PSO神經網絡參數的同時,通過控制概率,自適應地對粒子進行遺傳操作,增強粒子跳出局部極小值的能力;采用訓練后的神經網絡對6種人體姿態進行識別。實驗結果表明:該算法收斂速度和全局尋優能力得到了提高,與其他經典算法相比識別精度更高。 姿態識別-液壓縮管機數控滾圓機滾弧機價格低張家港縮管機多少錢 www.suoguanjixie.name