Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Synthesis of porous ZnO nanostructures using bamboo fibers as templates
EN
In this study, we fabricated ZnO nanostructures using bamboo fibers as templates. The starting material used was zinc acetate, and the nanostructures were synthesized by soaking and calcining the bamboo fibers. The fabricated nanostructures were characterized using X-ray powder diffraction (XRD) analysis, scanning electron microscopy (SEM), and ultraviolet-visible spectrophotometry. The results showed that the size of the ZnO nanoparticles was approximately 20–100 nm. When the ZnO nanoparticles were used as the catalyst in the photodegradation of methyl orange, the dye degraded by 95.98 % in 80 min. The response and recovery times of a gas sensor based on the ZnO nanoparticles were 25 and 24 s, respectively, during the detection of C2H5OH in a concentration of 10 ppm at 270 °C.
EN
This paper proposes TEO-CFCC characteristic parameter extraction method. Signal phase matching is applied to eliminate speech noise on the basis of CFCC characteristic parameter, and then Teager energy operator is added to the acquisition of CFCC characteristic parameter. In this way TEO-CFCC characteristic parameter is obtained and the energy of speech becomes one of the characteristic parameters for speaker recognition. Experiment results show that the recognition accuracy can reach to 83.2% in a -5dB SNR of vehicle interior noise environment by using TEO-CFCC characteristic parameter.
PL
W artykule przedstawiono metodę wyznaczania parametrów charakterystycznych filtru TEO-CFCC. Zastosowano tu dopasowywanie fazowe sygnału, dla eliminacji z mowy szumów oraz operator Teagera do wyrugowania parametrów. Badania eksperymentalne pokazuję, że dokładność rozpoznania głosu wynosi 83,2% przy -5dB SNR we wnętrzu pojazdu.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.