1、“.....具体所做的工作主要有以下几个方面介绍了语音信号处理中的些基础处理知识，帧以内，连续几帧都大于，就可以确信进入语音段落。若倒谱值连续大于则保持在语音段。若倒谱值回落到以下，而且总的记时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则就标记为结束端点，并返回。基于倒谱语音端点检测实验分析倒谱能很好表示语音的特征，因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段，因此采用倒谱系数来作为端点检测的参数。倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图，从图中检测结果可以看出每个语音段的端点都检测得很好。从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段......”。

2、“.....都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好，而在低信噪比条件下完全没有检测出语音的端点。由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差，特别是在噪声很大时，完全不能检测出语音端点，说明在大噪声环境下不适合用该方法进行语音端点检测。基于谱熵的语音端点检测传统的语音端点检测算法，如基于短时能量以及短时过零率的检测方法，虽然计算桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页简便，但是在低信噪比的情况下，该算法的检测效果就会很差，基于模式识别的方法准确性较好，但是相对来说计算量大，运算复杂，很难应用于语音信号处理系统当中去。为了解决语音信号能量小易被淹没以及避免大量运算，本章介绍种基于语音熵的语音端点检测算法。谱熵定义所谓熵就是表示信息的有序程度......”。

3、“.....熵描述了随机事件结局的不确定性，即个信息源发出的信号以信息熵来作为信息选择和不确定性的度量，是由引用到信息理论中来的。年，首次提出基于熵的语音端点检测方法，在实验中发现语音的熵和噪声的熵存在较大的差异，谱熵这特征具有定的可选性，它体现了语音和噪声在整个信号段中的分布概率。谱熵的计算方法如下首先通过快速傅立叶变换得到每帧信号的频谱，其中每个频谱向量的系数表明了该例如技大学毕业设计论文第页共页当时采用下述，为倒谱阶数，般。迭代时从大到取值，最后求得的美尔倒谱系数放在里。当抽样频率分别为时，取,这样可以近似于美尔尺度。在本文中其代码为对于阶数为，要特殊处理桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页其他情况采用下列算法得倒谱倒谱距离的检测算法步骤在倒谱距离检测的算法中，首先需计算出的每帧的系数噪声倒谱系数估计值等，然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估计值通过公式计算出倒谱值，然后才能对语音信号进行端点检测，其检测算法思路如下预处理。对采样信号进行预加重处理,然后分帧加窗,帧长取个采样点,帧移对每帧信号加点窗。估计噪声倒谱系数和倒谱距离。数取，抽样信号起始帧是背景噪声......”。

4、“.....时采用式计算这帧的后帧倒谱距离平均值作为背景噪声倒谱距离的估计值，其中表示当前帧的倒谱系数，为对应于的倒谱系数。逐帧计算值。逐帧计算倒谱系数,然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估值通过式计算倒谱距离。确定判决门限。采用类似于短时能里检测法的动态门限判决准则，设定两个门限和,式中为噪声倒谱距离估值，分别为两个门限的乘系数，且，以保证，这里取，。根据各帧的值进行端点检测。如果当前帧的值大于，则记录该帧位置为，然后继续计算后面各帧的值，若在该帧之后若干帧以内,有连续三帧的值都大于，则认为为语音的起点，否则继续搜索。终点的检测可类比起点的检测得到。根据倒谱距离的计算公式，文中计算倒谱距离主要代码如下,计算倒谱距离桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页本文在进行端点检测之前，先对语音信号进行预处理即对其分帧加窗，在本文中帧长为，帧移为，汉明窗。然后计算出背景噪声倒谱系数的估计值系数逐帧计算倒谱系数，最后根据倒谱距离计算出倒谱值,然后设置两个门限和，再根据个帧的倒谱值进行端点检测。其中为比较低的门限，其数值比较小......”。

5、“.....很容易就会超过。是比较高的门限，数值比较大，信号必须达到定的强度，该门限才可能被超过。低们限被超过未必就是语音信号的开始，有可能是时间很短的噪声引起的。高门限被超过则可以基本确信是由于语音信号引起的。整个语音信号的端点检测可以分为四段静音过度段语音段结束。程序中使用个变量来表示当前所处的状态。在静音段，如果倒谱值超越了低门限，就应该开始标记起始点，进入过渡段,并更新当前状态。在过渡段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真正的语音段，若在那帧之后若干帧信号在该频率点的大小分布。然后计算每个频谱分量在每帧总能量中所占的比例，将其作为信号能量集中在频率点的概率，其概率密度函数定义为式中是的能量，是相应的概率密度，是中频率成分的所有点数。由于语音信双门限端点检测算法和倒谱端点检测算法好。第四章总结与展望语音信号端点检测是语音信号处理中非常重要的项预处理技术，因此是语音信号处理中不可缺少的步。本文主要算法美尔倒谱系数将倒谱系数按符合人耳听觉特性的美尔尺度进行非线性变换，而求出如下所示的美尔倒谱系数式中表示倒谱系数，表示美尔倒谱系数......”。

6、“.....随着物流系统的建设，越来越多具有较高技术含量的物流自动分拣设备逐渐进入中国市场。但到目前为止，这些设备大部分还是由国外厂商提供的。参考文献陈御钗李春侠,物流设施与设备课程实践教学探讨职业时空年期冯云徐力物流设施与设备港口物流中心的功能特点与基本要素中国物流学术前沿报告吴爱东,中国现代物流产业发展与制度创新研究管华,物流技术与设备发展的思考企业经济致谢词,感谢我的指导导师张老师，论文是在我的导师张老师的亲切关怀和悉心指导下完成的。他严肃的科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。他严谨细致丝不苟的作风直是我学习生活中的榜样他循循善诱的教导和不拘格的思路给予我无尽的启迪。他来，四维公司大通公司，西安东强等企业通过独立研制或与国外公司合作，取得了定的成果和进展，但均未达到全面工业化批量生产的程度。托盘。托盘是种用于机械化装卸搬运和堆存的集装单元工具，是种特殊的包装形式。托盘具有和集装箱类似的作用，即能把零散的物资组成个较大的整体，以利于物资的装卸和运输，因此，托盘应用非常普遍。年我国托盘总产量为万只，年产值达到亿元......”。

7、“.....从产量结构看，钢制托盘增长塑料托盘增长纸质托盘增长复合材料托盘基本持平木质托盘略有下降。工业车辆。年，共销售机动工业车辆台，比年增长手动液压托盘搬运车包括手动叉车销售万台，比年增长。截至目前家国外工业车辆制造商在中国以独资合资形式办厂销售其产品，国外的工业车辆配套件大量进入中国，中国的主机和配套件也批量出口。年，我国出口叉车及装有升降或搬运装置的工业车辆共万台。载货汽车的种类包括重型载货汽车中型载货汽车轻型载货汽车微型载货汽车冷藏和保温汽车等。重型汽车市场需求在十五期间有显著的增长，这主要是因为我国公路和高速路的快速发展，以及国家对超载运输的抑制。需要特别说明的是，在我国，传统的载货运输是裸露运输，封闭式运输的比例较低，没有封闭式运输车的专门分类。随着市场需求的发展与服务质量的提高，厢式封闭运输将成为物流货运领域的新潮流，厢式运输车也必将成为载货汽车的种重要类别。厢式运输车，按专用功能分为常规厢车与特殊厢车，冷藏车保温车运钞车属于特殊厢式运输车。自动化立体仓库。自动化立体仓库是采用高层货架储存货物，用起重装卸运输机械设备进行货物出库和入库作业的仓储设备系统。年，我可少的作业......”。

8、“.....往往要经过多次周转，每经过个流通终端，每转换次运输方式都必须进行次装卸搬运作业。装卸搬运的工作量和所花费的时间，耗费的人力物力在整个物流过程中都占有很大的比重。因此，合理配置装卸搬运设备直接影响运输效率和运输成本。储存设备是指在储存区进行作业活动所需要的设备器具。主要包括各种类型的货架起重堆垛机商品质量检验器具和商品保管维护工具等。集装单元器具主要有托盘集装箱和其他集装单元器具。货物经过集装单元器具进行集装和组合包装后，提高了搬运活动性，货物随时处于准备流动的状态，便于储存装卸搬数围绕端点检测方法进行研究，具体所做的工作主要有以下几个方面介绍了语音信号处理中的些基础处理知识，帧以内，连续几帧都大于，就可以确信进入语音段落。若倒谱值连续大于则保持在语音段。若倒谱值回落到以下，而且总的记时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则就标记为结束端点，并返回。基于倒谱语音端点检测实验分析倒谱能很好表示语音的特征，因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段......”。

9、“.....倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图，从图中检测结果可以看出每个语音段的端点都检测得很好。从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段。从上图中可以看出在高信噪比时倒谱语音端点检测算法检测效果与较纯净的原始语音信号检测结果差不多，都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好，而在低信噪比条件下完全没有检测出语音的端点。由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差......”。