英语原文共 33 页， 短时傅里叶变换域中语音增强的研究进展 摘要 本文对短时傅里叶变换(STFT)域的降噪问题进行了综述。首先，我们分别简要回顾了单通道和多通道情况下的传统文献。在单通道的情况下，我们重点研究了谱减法、基于维纳滤波器的方法、语音振幅估计器和复数STFT系数的估计器。在多通道的情况下，我们简要地研究了关键波束形成方法以及传统的后置滤波方法的选择。接下来，详细介绍了基于短时傅里叶变换的降噪方法的最新进展。这包括具有超高斯先验的STFT估计器、噪声功率谱密度(PSD)估计、调制域中的估计方法、谱相位估计以及用于多通道应用的噪声PSD矩阵估计。最后，我们总结了所提出的材料，并对每个研究主题得出重要的结论。 Ⅰ.引言 语音增强的目的是利用信号处理技术提高退化语音信号的可

英语原文共 8 页， 基于粒子滤波的信道估计OFDM电力线通信 摘要 粒子滤波（PF）算法在处理复杂的非线性和非高斯问题上具有强大的潜力问题。针对电力线信道的非线性、非高斯和时变特性提出了PF算法与判决反馈相结合的信道估计方案。在拟议方案中,首先利用伪噪声（PN）相关法对室内电力线信道进行测量，得到一阶建立动态自回归（AR）模型来描述被测信道，然后对信道状态进行估计,利用所提出的方案动态地从接收到的信号中提取。同时，由于复杂的噪音电力线信道的分布，基于该方案的信道估计性能分析了米德尔顿A类脉冲噪声环境。与信道估计方案进行了比较 ,分别基于最小二乘法（LS）、卡尔曼滤波（KF）和提出的算法。仿真表明PF处理这种电力线信道估计困难的非线性和非高斯问题的算法性能是与LS和KF算法相比,该算法

英语原文共 13 页， 提出了一种在认知无线电网络中基于能量检测的频谱感知新数学模型 Garima.Mahendru Anill.Shukla P.Banerjee 摘要： 频谱感知是认知无线电网络中的关键技术，其受到低信噪比时不确定噪声的影响。在这种情况下，感知持续时间对感知性能有限制。本文提出了一种新的数学方法，在噪声不确定的情况下获得最优的感知持续时间（样本数量），用于能量检测。本文摘要分析了噪声不确定性对被检测样本数目的影响，提出了一种将检测持续时间与信噪比相关联的新方法，从而在误报概率和检测概率方面达到了预期的效果。 关键词：基于能量检测的传感-数学方法-动态阈值-传感持续时间-信噪比-噪声不确定性 1 介绍 随着无线电通信新技术的迅速发展，无线电频谱已经变得不足。尽管可用频谱是稀缺的，但它在大

英语原文共 14 页， 基于时空注意力机制的全市乘客需求预测模型 摘要 在出租车调度系统中，预测全市乘客的接送需求对于制定有效的出租车调度策略以解决需求和服务的不匹配问题是必不可少的。与仅仅预测下一步相比，预测多个步骤更可取，因为它可以提供一个长期的观点，从而防止短视的策略。然而因为乘客需求分布具有复杂的时空相关性，且对后续步骤的预测缺乏前期步骤的依据，所以多步城市乘客需求预测(MsCPDP)存在一定的局限性。本文提出了一种基于深度学习的时空注意力预测模型（ST-Attn），它遵循一般的编解码框架来建模序列数据，但是采用了一种没有递归神经网络单元的多输出策略。时空注意机制学习关注的是在特定时段城市中与预测区域和时间段的乘客需求更相关的部分。此外，还将时空核密度估计的预测

英语原文共 17 页， 软计算 (2019) 23:5913–5929 https://doi.org/10.1007/s00500-018-3253-3 方 法 学 和 应 用 应用多种混合智能系统进行评估和预测静态和动态条件下的边坡稳定性 Mohammadreza Koopialipoor1 · Danial Jahed Armaghani2,3 · Ahmadreza Hedayat4 · Aminaton Marto3 · Behrouz Gordan5 网上发布:2018.5.28 copy; Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2018 摘要 边坡安全系数（SF）的评估和精确预测，对这些重要结构的设计和分析具有重要意义。在本研究中，通过应用各种混合智能系 统，即独立成分分析（ ICA）-人工神经网络（ ANN）、遗传算法（ GA）-ANN、粒子群优化（ PS O）-ANN和人工蜂群（ ABC）-ANN对静态和动态条件下许多均匀斜率的SF进行了评价/预测。实际上， ICA、PSO、GA和ABC被用来调整神经网络模型的权重和偏差。为了达到本研究的目的，建�

英语原文共 9 页， 英语译文共 6 页， 资料编号：[238105]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

英语原文共 4 页， 英语译文共 16 页， 资料编号：[238111]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

英语原文共 47 页， 第一单元物流的新方向 物流是什么 物流通常被定义为“在正确的时间，以正确的数量，在正确的地点，以正确的成本获得正确的货物的艺术”（生产工程师学会，1989年），重点仍然是物质和货物的流动。因此，物流传统上只与运输和制造业中的物理流联系在一起，导致企业内部物流部门（因此通常是职能部门）的发展。因此，对于制造企业来说，物料物流是指在从原材料采购到成品交付的整个制造周期内，对物料及相关信息的有序流动进行指导和调节的功能。物流需要对由此产生的材料库存进行规划、订购、采购、制造和管理（生产工程师协会，1989年）。 上述物流的“功能”定义开始从两个组成流（物料和信息）的角度对业务进行流程视图，并在全系统范围内对支持流程（如计划、订购等）进行评估�

英语原文共 36 页， 基于计算机视觉的织物疵点检测 摘要 在考虑降低人工成本和相关效益的情况下，织物疵点自动检测的投资是非常经济的。全自动web检测系统的开发需要健壮高效的织物疵点检测算法。由于织物疵点种类繁多，且具有模糊性和不确定性，因此对实时织物疵点的检测尤其具有挑战性。为了检测织物疵点，人们开发了许多技术，本文的目的是对这些算法进行分类和/或描述。本文对国内外160多篇文献中的织物疵点检测技术进行了综述。织物疵点检测技术的分类对于评价已识别特征的质量是有用的。利用实时织物表面的结构和基元集对织物表面进行表征还没有成功。因此，根据织物表面特征的性质，将提出的方法分为三类：统计、光谱和基于模型。为了评估最新的技术水平，确定了几种有前途的技术的局限性，并结�

英语原文共 8 页， 边缘辅助的物联网：从安全与效率的角度 摘要： 随着我们向物联网时代迈进，互联的物理设备数量正在快速增长。为了处理产生的海量数据和达到计算密集型物联网应用的延时需求，移动边缘计算正在兴起。虽然移动边缘计算在服务延迟方面的进展已经得到了很好的研究，但是在移动边缘计算中数据使用的安全性和效率还没有得到很好的证明。在本文中，我们研究了移动边缘计算的体系结构，探讨了利用移动边缘计算增强物联网应用的数据分析同时实现数据安全和计算效率的潜能。具体来说，我们首先介绍了总体框架和几个有前景的边缘辅助的物联网应用。然后，我们研究移动边缘计算中数据处理的安全性、隐私性和效率的挑战，并讨论通过边缘计算增强数据安全性和提高计算效率的可能性，包括安全数据�