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高速动车组噪声测试及其声品质客观参量分析 被引量：12
1
作者 叶贵鑫 刘岩 +2 位作者 杨冰 姜长英 钟志方 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第3期85-88,共4页
在高速动车组减振降噪设计中,声品质已成为舒适性评价的重要指标之一。以Zwicker提出的对噪声进行主观评价的客观量化方法为基础,通过响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度4种噪声客观评价参量计算方法对某高速铁路动车组车内噪声试验测试数... 在高速动车组减振降噪设计中,声品质已成为舒适性评价的重要指标之一。以Zwicker提出的对噪声进行主观评价的客观量化方法为基础,通过响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度4种噪声客观评价参量计算方法对某高速铁路动车组车内噪声试验测试数据进行分析,得到车内典型位置不同运行速度时各心理声学参量的现状和分布规律,可为高速铁路动车组车内声品质研究提供参考依据。 展开更多
关键词 声学 高速动车组 心理声学 声品质 客观参量 客观评价
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高速铁路客车车内声品质客观参量与主观评价相关性分析 被引量：7
2
作者 刘岩 杨冰 +2 位作者 叶贵鑫 张常宾 张晓娟 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期35-39,共5页
本文应用噪声与振动分析系统的HMSⅢ双耳信号采集器,提取高速铁路客车响度、尖锐度、粗糙度等声品质客观参量进行客观评价分析研究,得出A计权网络大幅衰减噪声在低频区段的声压级。由于实际中A计权在低频范围的声压级被大幅衰减,以至于... 本文应用噪声与振动分析系统的HMSⅢ双耳信号采集器,提取高速铁路客车响度、尖锐度、粗糙度等声品质客观参量进行客观评价分析研究,得出A计权网络大幅衰减噪声在低频区段的声压级。由于实际中A计权在低频范围的声压级被大幅衰减,以至于高速铁路客车噪声在低频范围内被低估。另外,高频成分比例(尖锐度)同样对人耳主观感受形成较大影响,其结果造成即使高速铁路客车噪声达到A声压级要求,也与噪声实际情况,特别是其传声机理和声场分布规律不相符,给高速铁路客车减振降噪设计带来偏差。研究结果表明:高速铁路客车普通车厢内的尖锐度呈现出随速度提高而增加的趋势;高速铁路客车速度的提升对粗糙度影响不大。该研究结果可以为高速铁路客车减振降噪设计提供依据。 展开更多
关键词 高速铁路客车 声品质 客观参量 主观评价 测试
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高速动车组车内声品质客观参量测试与分析 被引量：2
3
作者 张常宾 刘岩 +2 位作者 杨冰 叶贵鑫 张晓娟 《四川兵工学报》 CAS 2014年第3期86-89,共4页
采用噪声与振动测试分析系统,提取高速动车组车内响度、尖锐度、粗糙度和抖动度等声品质客观参量进行客观评价分析方法的研究,分析高速动车组车内噪声试验测试数据,得出车内心理学客观参量随运行速度变化的分布规律:当运行速度为380 km/... 采用噪声与振动测试分析系统,提取高速动车组车内响度、尖锐度、粗糙度和抖动度等声品质客观参量进行客观评价分析方法的研究,分析高速动车组车内噪声试验测试数据,得出车内心理学客观参量随运行速度变化的分布规律:当运行速度为380 km/h时,响度达到最大值42.6 sone;响度来源除各振源引起振动产生的噪声外,还与车门与风挡等部位密封不严产生的声泄漏有关,响度呈现出随速度提高而增加的趋势;当运行速度达到330 km/h时,各测点尖锐度达到最大值,包间处为2.52 acum;高速动车组车内噪声以低频噪声成分为主,动车组提速对车内尖锐度值影响较小;当运行速度为300 km/h时,包间处粗糙度最高达4.3 asper;当运行速度为330 km/h时,各测点抖动度急剧上升,包间以及车体中央座位处的抖动度相对较大,车体中央座位抖动度最大值达0.127 vacil;该研究结果可为高速动车组减振降噪设计提供数据支持,为高速动车组车内声品质研究提供依据。 展开更多
关键词 高速动车组 声品质 客观参量 测试
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一种基于条件生成式对抗网络的文本类验证码识别方法 被引量：8
4
作者 汤战勇 田超雄 +5 位作者 叶贵鑫 李婧 王薇 龚晓庆 陈晓江 房鼎益 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1572-1588,共17页
验证码被广泛应用于网站登录、注册等环节,用来增强身份验证和防止来自计算机程序的自动攻击.其中文本类验证码由于密码空间大、交互方式简单等特点被大多数主流网站使用.目前,为了增加计算机程序对文本类验证码自动识别的难度,设计时... 验证码被广泛应用于网站登录、注册等环节,用来增强身份验证和防止来自计算机程序的自动攻击.其中文本类验证码由于密码空间大、交互方式简单等特点被大多数主流网站使用.目前,为了增加计算机程序对文本类验证码自动识别的难度,设计时普遍将复杂干扰信息、字符扭曲、旋转和粘连、不同类型字体等安全性特征随机组合使用.由于组合了多种安全特征,传统的验证码识别方法对该种验证码的识别率非常低甚至失效.针对此类文本类验证码,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的通用识别方法.该方法利用CGAN去除验证码中的背景干扰信息并拉伸验证码中的字符间距,以生成无干扰且无字符粘连的验证码.然后使用本文优化组合的分割算法对验证码进行有效分割,再通过GoogleNet对分割后的单个字符进行识别.并且在难以以低成本大量获取真实验证码的情况下,本文设计了程序模拟验证码对网络进行训练,训练成本远低于现有其他方法且训练效果良好.最终的实验结果表明,本文提出的方法能够成功的识别Microsoft、Wikipedia、百度、支付宝、新浪等国际主流网站的验证码,识别率相较于传统方法最大提升度可达到70.2%. 展开更多
关键词 文本类验证码 验证码识别 条件生成式对抗网络 字符分割 去干扰算法
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基于图神经网络的OpenCL程序自动优化启发式方法 被引量：1
5
作者 叶贵鑫 张宇翔 +2 位作者 张成 赵佳棋 王焕廷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1121-1135,共15页
物联网的发展与普及促使计算机异构架构迅速发展,开放运算语言(open computing language,OpenCL)作为首个跨平台异构并行计算框架,具有标准化、可移植性等优点,但因不同平台下软硬件的复杂性和多样性,使OpenCL在性能上的移植性存在一定... 物联网的发展与普及促使计算机异构架构迅速发展,开放运算语言(open computing language,OpenCL)作为首个跨平台异构并行计算框架,具有标准化、可移植性等优点,但因不同平台下软硬件的复杂性和多样性,使OpenCL在性能上的移植性存在一定的缺陷.现有的方法通过深度学习构建优化模型来提高程序运行效率,但所构建的预测模型仅考虑代码的顺序依赖关系,忽略了语法语义信息,导致代码优化效果不明显.为解决上述问题,提出了一种基于多关系图神经网络的OpenCL程序自动优化启发式方法.该方法首先把OpenCL代码转换成多关系代码图,能够提取代码的深度结构与语法语义特征;然后利用改进后的图神经网络模型,将构建的代码图编码为高维的特征向量;最后使用决策网络完成任务预测.为验证方法的有效性,分别在异构设备映射和线程粗化因子预测2个任务上进行实验评估.结果表明,在异构设备映射任务中,最优设备预测准确率能够达到88.7%,相较于现有最先进的方法,加速比可提高7.6%;在线程粗化任务中,加速比相较于现有最优的方法可提高5.2%. 展开更多
关键词 启发式优化 图网络 OPENCL 深度学习 异构设备
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