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更新時間:2025.01.05
基于分形維數(shù)與TEO的語音端點檢測算法

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為了改善短時TEO能量的抗噪性和分形檢測自適應(yīng)性,提出了一種能適應(yīng)多種噪聲環(huán)境的端點檢測算法.該算法利用能表征能量分布的頻域上的分形維數(shù)和TEO的消除零均值噪聲、表征語音共振峰特性的特點,在短時TEO能量法基礎(chǔ)上增加分形維數(shù)計算來進行二次判決噪聲段和語音段.與傳統(tǒng)端點檢測算法相比,該算法容易易實現(xiàn)且準確度高,實驗表明,在不同的背景噪聲下,該算法相比單一端點檢測的算法魯棒性更好,彌補了單一算法抗噪性不好的缺點,能適應(yīng)低信噪比下的多種噪聲環(huán)境.

卡車ABS復合邏輯門限控制方法研究

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針對傳統(tǒng)卡車制動防抱死系統(tǒng)控制邏輯復雜、門限值之間缺乏聯(lián)系、易受干擾、車型難匹配等問題,通過分析每個邏輯門限值對制動效果的影響,結(jié)合大量實驗數(shù)據(jù)將傳統(tǒng)的邏輯門限控制方法改進為復合邏輯門限控制方法。該方法使用一個復合邏輯門限參數(shù)來反映車輪的抱死趨勢,并以此為制動壓力調(diào)節(jié)依據(jù)。實驗證明,采用該方法設(shè)計的ABS控制器降低了車型匹配難度,具有良好的控制效果。

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