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数字化语音存储与回放系统

本文介绍的数字化语音存储与回放系统基本实现传统的磁带语音录放系统功能,同时拥有较大的提升空间。其基本原理是对语音的录音与放音的数字化控制为了更全面的掌握知识,本设计采用多个模块共同实现这一设计要求。采用单片机作为控制器件,控制模数转换和数模转换,并将模数转换后的数字信号存储于外部存储器中,通过按键控制其录放过程。为了增加语音存储时间,提高存储器的利用率,也可以采用了非失真压缩算法对语音信号进行压缩后再存储,而在回放时再进行解压缩。

  • 2024-06-21
  • 阅读1127

食品包装技术现状及发展趋势

绿色包装,即无公害包装,指的是对生态环境无污染,对人体健康无毒害,而且能回收或再生复用,可促进持续发展的包装。也即包装产品从原材料选择、产品制造、使用、回收和废弃的整个过程均符合生态环境保护的要求,包括了节省资源、能源、减量、避免废弃物产生,易回收复用、再循环利用,可焚烧或降解等生态环境保护要求的内容。

  • 2024-06-17
  • 阅读742

激光显示技术的发展现状

激光显示作为新一代显示技术,继承了数字显示技术所有优点,能够最完美的再现自然色彩。本文简要介绍了激光显示技术的原理、特征、类型,并对国内外激光显示技术的发展历史和现状作了介绍。 关键词:激光显示技术、三基色激光、激光三维显示、数字显示技术

  • 2024-07-22
  • 阅读701

覃日升教高:自适应VMD与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法编辑部

针对非稳态谐波参数难以准确检测的问题,通过模态分量的能量贡献率改进变分模态分解,自适应分解谐波信号提取模态分量,以Kaiser窗与最大旁瓣衰减窗(maximum side-lobe decay window)构建新型K-M互卷积窗,推导基于K-M互卷积窗的双谱线非稳态谐波参数校正公式,据此提出基于自适应变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法,开发基于数字信号处理器(digital signal processer, DSP)的非稳态谐波参数分析实验平台。仿真分析与实测结果表明,所提方法能有效在噪声、基频波动干扰下准确检测非稳态谐波参数,跟传统谐波分析方法对比,所提方法可适用于非稳态谐波分析、谐波检测精度高。

  • 2024-10-11
  • 阅读752

数字乡村信息化解决方案

精准监测帮扶对象状态信息,全面采集家庭基本情况、帮扶情况、低保救助、项目补助等基础信息,以及住房、饮水、地理位置等多维信息,通过对低收入农户、就业困难户的大数据分析,开展精准帮扶。

  • 2025-02-18
  • 阅读681
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  • 19页
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能源研究观点·资讯(2025年第1期)

每期灵活设置专家观点、项目动态、研究专题等栏目。其中,专家观点汇集近期行业知名专家发表的论文、文章和媒体演讲的主要观点,为您带来权威、专业的见解,启发深入思考;项目动态跟踪近期行业热议的具有影响力的项目,涵盖项目概况、进展、经济效应和环境影响等,助您了解项目动态,评估行业影响;研究专题以近期行业热点为切入点,梳理政策、技术、市场等方面相关研究情况,助力您密切跟踪热点问题,深度理解行业关键问题。

  • 2025-02-17
  • 阅读626
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基于数据驱动的智能变电站信息高效校验技术

为提高变电站的远动遥信对点效率,提出一种基于数据驱动的智能站信息高效校验技术。面向智能变电站,基于远动信息对点系统架构,采用多点随机不重复抽取方法实现信息全覆盖,并通过不一致效验分析方法进行信息对点检验,利用抽取校核方法实现远动遥信对点的闭环处理。通过仿真算例,验证了所提方法的高效性与准确性。

  • 2025-02-17
  • 阅读558
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多类型故障影响下柔直线路故障机理分析及单端保护方法

多端柔性直流输电线路保护存在多种故障类型,易受过渡电阻、噪声等因素的影响。为此,提出一种应用单端电压梯度能量值的柔直线路全线速动保护方法,仅基于单端测量电压即可保护线路全长。分析了柔性直流线路区内外的电压故障特征,并引入改进电压梯度算法构建保护启动判据,进一步构建基于能量值比较的全线故障保护判据,基于正负极能量比在单极或极间故障下所处范围不同实现故障选极。仿真验证表明:所提方法能够快速完成区内外故障识别、故障极判断,并具有良好的抗噪性和耐高阻能力。

  • 2025-02-17
  • 阅读694
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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