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針對(duì)室內(nèi)環(huán)境舒適度及安全性監(jiān)測(cè)需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于多傳感器的室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。在分析并比較反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)、遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在此應(yīng)用中的性能與誤差的基礎(chǔ)上,在Android端實(shí)現(xiàn)了ISO國際標(biāo)準(zhǔn)的PMV熱舒適度算法及有害氣體濃度預(yù)警算法,從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)空氣質(zhì)量的各參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并能更好地預(yù)測(cè)火災(zāi)等高危險(xiǎn)災(zāi)害。此系統(tǒng)可全面反映室內(nèi)的空氣質(zhì)量,讓居民能更有針對(duì)性地改善自己的居住環(huán)境。 針對(duì)語音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)抗環(huán)境噪聲的實(shí)際需求,提出一種二次組合抗噪技術(shù),研究并設(shè)計(jì)了一種以數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)為硬件平臺(tái),以隱馬爾可夫模型(HMM)為算法的抗噪聲嵌入式語音識(shí)別系統(tǒng)。DSP采用型號(hào)為TMS320VC5509A的芯片,配以外圍硬件電路構(gòu)成語音識(shí)別系統(tǒng)的硬件平臺(tái)。軟件設(shè)計(jì)以離散隱馬爾可夫模型(DHMM)為識(shí)別算法進(jìn)行編程,系統(tǒng)軟件主要有識(shí)別、訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和USB四個(gè)主要模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于二次組合去噪技術(shù)的語音識(shí)別系統(tǒng)有更好的抗噪聲效果。 響;一個(gè)是建立的模型與語音實(shí)際的特征統(tǒng)計(jì)特性有差異而受到的影響。語音識(shí)別抗噪問題根據(jù)使用技術(shù)的不同

www.suoguanjixie.name，姿態(tài)識(shí)別-液壓縮管機(jī)數(shù)控滾圓機(jī)滾弧機(jī)價(jià)格低張家港縮管機(jī)多少錢目前主要分為三種:語音增強(qiáng)技術(shù)、抗噪聲語音特征提取技術(shù)和模型補(bǔ)償技術(shù)［9］。本文提出一種新的二次組合去噪技術(shù)。該技術(shù)的基本思路是:進(jìn)行語音增強(qiáng)時(shí)，帶噪語音信號(hào)首先通過閾值去噪法進(jìn)行去噪，實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)處理過程中的第一次去噪;然后采用以小波變換為基礎(chǔ)的特征提取技術(shù)進(jìn)行特征參數(shù)提取，實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別過程的第二次去噪。本方案的模型是在一般模型的基礎(chǔ)上增加2次去除噪聲的過程。如圖3所示，整個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)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(qiáng);第二次是采用以離散小波變換為基礎(chǔ)的Mel頻率倒譜系數(shù)(Melfrequencycepstrumco-efficient，MFCC)特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)二次去噪。圖3引入二次組合去噪技術(shù)的語音識(shí)別系統(tǒng)模型3系統(tǒng)硬件方案與設(shè)計(jì)DSPTMS320VC5509A是TI公司一種性能優(yōu)良的處理器，它可訪問的存儲(chǔ)器空間最大可為192kBytes×16bit;數(shù)據(jù)總線具有總線保持特性;支持單指令循環(huán)和塊循環(huán);支持32bit長(zhǎng)操作數(shù)指令;支持8位或16位定時(shí)器傳送的全雙工串口、時(shí)分多路串口(TDM)、緩沖串口(BSP)、8位并行主機(jī)接口(HPI)和1個(gè)16位定時(shí)器;單周期定點(diǎn)指令執(zhí)行時(shí)間為15～25ms。根據(jù)以上的特點(diǎn)，可以得知TMS320VC5509A非常適合作為嵌入式語音識(shí)別系統(tǒng)的處理器［10］。TLV320AIC23B是一種立體聲音頻編/解碼芯片，內(nèi)置耳機(jī)輸出放大器，具有非常高的性能，能夠非常方便地與DSP構(gòu)成為了提高人體姿態(tài)的識(shí)別精度,提出一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(PSO)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)識(shí)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(chǔ)上,加入離散系數(shù)和曲線積分兩種新特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;在利用PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的同時(shí),通過控制概率,自適應(yīng)地對(duì)粒子進(jìn)行遺傳操作,增強(qiáng)粒子跳出局部極小值的能力;采用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)6種人體姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法收斂速度和全局尋優(yōu)能力得到了提高,與其他經(jīng)典算法相比識(shí)別精度更高。 姿態(tài)識(shí)別-液壓縮管機(jī)數(shù)控滾圓機(jī)滾弧機(jī)價(jià)格低張家港縮管機(jī)多少錢 www.suoguanjixie.name