【摘 要】
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研究将实测结构频率响应函数作为反向传递人工神经网络的输入数据,用来进行结构健康检测。一般情况下,把频率响应函数应用到人工神经网络的困难在于需要压缩频率响应函数的庞大数据,因为直接使用全部的频率响应函数数据使得神经网络具有大量的输入节点,从而导致网络训练收敛和计算效率方面的困难。仅仅使用部分频率响应数据,或不合适的频率窗数据点选择会引起重要信息的损失。为解决上述困难,用FORTRAN语言编写了一个简
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研究将实测结构频率响应函数作为反向传递人工神经网络的输入数据,用来进行结构健康检测。一般情况下,把频率响应函数应用到人工神经网络的困难在于需要压缩频率响应函数的庞大数据,因为直接使用全部的频率响应函数数据使得神经网络具有大量的输入节点,从而导致网络训练收敛和计算效率方面的困难。仅仅使用部分频率响应数据,或不合适的频率窗数据点选择会引起重要信息的损失。为解决上述困难,用FORTRAN语言编写了一个简化的BP神经网络程序,把某结构的频率响应函数作为网络的输入参量。每个实测频率响应函数具有8192个数据点
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语音信号在产生、传输和接收过程中不可避免要受到各种噪声的干扰。为了提高语音清晰度和可懂度,减轻听觉疲劳,增强语音识别效率,需要对带噪声语音进行降噪处理。语音增强技术在语音通信和语音识别过程中有重要价值。在简要介绍语音增强技术的基础上,详细论述了联合最大后验概率估计准则、最大后验概率估计准则和最小均方误差估计准则下的频域语音增强方法的原理及特点,并提出了一种噪声谱估计方法,然后对几种语音增强方法进行
眼睛特征的提取在表情分析、人脸合成和人脸识别等应用中起着非常重要的作用。目前广泛使用的眼睛特征提取算法是基于模板匹配的算法和基于特征点的算法。然而基于模板匹配的算法通常需要进行多个参数的选择,而且匹配过程非常耗时;特征点的算法则存在准确度较低的问题。针对以上问题提出了一种基于梯度信息提取虹膜中心、虹膜外轮廓和眼睛角点等眼睛特征的算法,算法用改进霍夫变换提取虹膜中心和外轮廓。在获得虹膜中心点后,参照
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