简介：为了改善广义旁瓣抵消（GSC）语音增强方法的性能，提出了一种带有泄漏约束的判决反馈旁瓣抵消（LCDF—GSC）方法．采用DF—GSC方法以解决GSC对波达方向敏感的问题，在代价函数中引入泄漏因子，以此改善语音失真的问题，而这种问题是由于噪声参考信号中含有语音成份造成的．试验结果表明，尽管经过LCDF—GSC处理后的语音信号信噪比要略低于DF—GSC，IS测度表明这时前者的语音信号失真度要小于后者．MOS分也表明LCDF—GSC方法要优于DF—GSC和单通道Weiner滤波算法．
简介：为了研究供热管网泄漏检测策略,利用图论理论构建了一个基于空间管网的泄漏工况水力计算数学模型,得出节点泄漏和管段泄漏工况下管网各点的压力变化情况.然后,采用人工神经网络方法建立了一个基于BP神经网络的供热管网泄漏诊断系统.该诊断系统可根据管网中压力监测点的压力变化定位泄漏管段,实现对泄漏点位置的初步估计.最后,通过实例验证了该方法的有效性.实验结果表明,这种诊断系统对泄漏管段的预测准确率达到100%.
基于泄漏约束的DF—GSC语音增强
神经网络在供热管网泄漏故障诊断中的应用
