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乔立升

作品数:3 被引量:3H指数:1
供职机构:中国人民解放军78020部队更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇组网
  • 2篇无线
  • 2篇无线组网
  • 2篇接触网
  • 2篇触网
  • 1篇电气
  • 1篇电气化
  • 1篇电气化铁路
  • 1篇语音
  • 1篇振动
  • 1篇振动试验系统
  • 1篇摄像机
  • 1篇摄像机标定
  • 1篇似然
  • 1篇似然估计
  • 1篇铁路
  • 1篇图像
  • 1篇最大似然
  • 1篇最大似然估计
  • 1篇无线局域

机构

  • 2篇西南交通大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 3篇乔立升
  • 1篇徐可佳
  • 1篇吴积钦
  • 1篇沈军
  • 1篇赵永忠
  • 1篇吴韬

传媒

  • 2篇现代电子技术

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于图像处理技术的接触线振动检测系统的设计及实现
本文在分析了目前接触线抬升量的检测技术之后,针对现有接触线抬升量测量技术的缺点和弊端,依托无线组网和图像处理等技术,首次提出了以固定非接触的方式测量接触线的抬升量,进而获得接触线的振动量。 文中在检测系统的算法...
乔立升
关键词:接触网摄像机标定无线组网电气化铁路
文献传递
基于GMM的算法在语音检出系统中的应用研究
2015年
高斯混合模型(GMM)由于通过改变高斯的混合度,能够逼近任意概率分布,所以在语音识别领域应用广泛。对高斯混合模型的训练,常见的训练方法是最大似然估计(MLE),这种训练方法能最大程度拟合所有样本的分布,但没有考虑模型之间的相互影响,导致识别过程会出现混淆情况;区分性模型训练算法,适合应用于大数据量复杂组合类别的区分问题。这里提出采用的区分性模型训练方法,其原则是最小化分类错误风险,通过更精确细致地刻画不同模型之间的分类面,提升识别的效果。实验结果表明,该训练方法比最大似然估计的训练方法在多类别语音检出任务中具有更好的识别效果。
乔立升赵永忠吴韬沈军
关键词:高斯混合模型最大似然估计
无线组网技术在接触网振动试验系统中的应用被引量:2
2009年
接触网振动试验系统的实际应用环境和条件,限制了完全以有线方式来组网的应用。分析了IEEE 802.11网络的协议体系及其存在的问题和相应对策,论述了其应用,然后针对接触网振动试验系统的实际应用环境和条件限制,以方便和实用为原则,设计并提出了两种基于IEEE 802.11的应用于接触网振动试验系统的组网方案及相应的安全解决措施,试验结果证明方案和措施是可行的。文中的创新之处在于,它是第一次成功地将无线的组网方式应用于电力系统铁路上的接触网振动试验系统。
乔立升吴积钦徐可佳
关键词:无线局域网无线组网接触网振动
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