最小增益的语音盲分离算法中的迭代运算优化

针对目前盲分离算法还无法满足对语音信号盲分离的精度需求,本文提出一种新型语音信号盲分离算法。该算法在最小增益的语音盲分离算法的基础上,针对其缺陷,引入了广义高斯分布模型,对最小增益的语音盲分离算法的迭代运算进行了优化处理,通过计算每次迭代后恢复出来的每个源的峰度值来增加原算法的分离精度。通过仿真试验进行验证,得到的结果是:改进的算法不仅仅没有失去本真效果,经过分离语音信号,对原始语音信号的波形基本保持在一定的范围内,而且表现出较好的性能。     

语音信号增强算法的谱减法应用探究

语音信号技术广泛应用于语音通信、语音识别等领域,在语音信号处理过程中,降噪与提高可懂度是极为关键的,处理方法有多种,通过综合梳理,对谱减法和自适应噪声抵消法的分析,发现最大限度地消除谱减法中的"音乐噪声"成为需要突破的研究域。在此尝试利用MATLAB以图像形式呈现谱减法增强语音信号效果的比较。发现语音信号处理算法在定义域内,仍有不可避免的误差。得出避免误差算法的加强与从强噪声中提取语音信号,既是语音信号处理过程中所"遭遇"的重要问题,又是未来理论与实践应用研究的发展方向。     

ICA在语音信号处理中的应用

独立分量分析是近年发展起来的一种高效的信号分离方法,主要对观测的混合信号进行分离或提取各个源信号。简要介绍了ICA的概念、基本原理以及FastICA算法,通过实际语音信号的仿真,证明了用FastICA算法分离语音信号可以取得较好的结果。     

基于EMD和Hilbert包络解调的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是机械设备中广泛应用的零件,其运行状态直接影响着整个机械设备的安全,因此进行滚动轴承的早期故障诊断十分重要。本文结合EMD（经验模态分解）和Hilbert包络解调技术,对滚动轴承故障信号进行了分析,首先利用EMD将信号分解成含不同频率成分的多个IMF（本征模态函数）分量,然后挑选其中的高频IMF分量进行Hilbert包络解调,有效提取出了信号中的故障特征,验证了基于EMD的Hilbert包络解调分析方法在滚动轴承故障分析中的有效性。     

盲分离技术在语音信号处理中的研究与应用

盲分离技术是信号处理领域研究的热点问题,在源信号和混合过程未知的情况下,从混合信号中分离出源信号.重点研究了混合语音信号的盲分离方法,对语音信号进行加窗傅立叶变换,采用定点ICA算法对混合语音信号进行分离.最后使用Matlab软件对算法进行了仿真.     

基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法

采用传统图像降噪方法对智能图像和语音信号进行降噪处理后,智能图像清晰度较低,语音信号信噪比过大,降噪效果差。针对上述问题,本文提出了一种基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法。首先通过信号采集装置采集智能图像和语音信号,然后进行均匀化和白化的预处理,最后利用对称分量提取独立分量实现降噪。结果表明,采用该方法降噪后,智能图像的清晰度更高、语音信号的信噪比更大(达到26d B),证明该方法较传统方法具有更好的降噪效果。     

基于自适应滤波的一种语音增强算法研究

语音增强的主要目的是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音信号。本文介绍了一种基于自适应滤波器的语音信号增强算法。     

改进的Hilbert变换无线网络信道邻阶均衡算法

针对传统方法中利用Hilbert变换进行无线网络信道均衡设计时,对网络拓扑结构中跨链路层邻阶边向量通信信道不能消除码间干扰的问题。对传统的基于Hilbert变换的无线网络信道盲均衡算法进行改进,引入经验模态分解技术,结合Hilbert谱分析方法,提出一种改进的Hilbert变换无线网络信道邻阶均衡算法。构建无线网络信道盲均衡系统,采用EMD分解和Hilbert谱分析相结合的方法对信道幅值、时间和频率之间关系进行估计,实现信道邻阶盲均衡。仿真实验表明,采用改进的Hilbert变换无线网络信道邻阶均衡算法进行无线网络通信,收敛速度较快,能有效消除跨链路层邻阶边向量码间干扰,稳态均方误差大幅降低。     

虚拟肾脏断面解剖信息轮廓线提取方法研究

具有非线性、非平稳性特征的肾脏断面图像信号分为高频和低频两部分,传统的轮廓线提取方法没有针对不同部分采用不同方法进行提取,提取的轮廓线图象存在大量冗余数据且边缘并不清晰。针对肾脏断面图象的特点,提出一种EMD和小波分析及快速模糊算法的虚拟肾脏断面解剖信息轮廓线提取方法,避免了传统方法因为没有划分而造成提取不精的弊端,利用EMD算法将原始虚拟肾脏断面信号加噪后的图像每行(列)分解成个模态函数,根据其对图像质量的权重选取滤波后的高频中适当的阈值与低频叠加,得到去噪后的肾脏断面图像,利用小波分析算法提取图像高频部分轮廓线,利用快速模糊算法得到完整肾脏断面图像轮廓线。通过实验结果表明,提出的算法能有效的去除图像随机噪声,提取出的虚拟肾脏断面解剖信息轮廓线较其他方法更为准确和清晰。     

基于自适应滤波的一种语音增强算法研究

语音增强的主要目的是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音信号。本文介绍了一种基于自适应滤波器的语音信号增强算法。     

基于TD-PSOLA算法的汉语普通话韵律合成

结合汉语普通话的韵律特征，采用TD－PSOLA算法实现了汉语普通话的韵律合成，并对合成语音和原始语音的韵律参数作了比较分析。实验结果表明，这种方法能够有效地控制语音韵律参数，实现较高质量的语音韵律合成。     

基于语音生成逆向解的嘶音合成方法

提出了一种应用三质量块声带模型与语音生成逆向映射法相结合的嘶音合成方法，应用这种方法合成的嘶音信号与实际嘶音信号的实验比较结果表明，该方法能够有效地合成嘶音箱号。     

TopRank（k）算法与PageRank算法的比较研究

介绍了一种新的基于接近中心度的排名算法Top Rank（k）,并将其与已有的Page Rank算法进行分析比较,说明了它们各自的特点。通过实证分析,论证了在确定条件下,Top Rank（k）算法比Page Rank算法更有效,突出表现为节省大量时间。     

分布式查询优化算法及对SDD-1算法的改进

针对分布式数据库系统的查询优化，讲述三个典型的算法：INGRES算法、System R*算法、SDD-1算法，并进行对比、优化、总结。最后对SDD-1算法进行改进。INGRES算法是应用于分布的INGRES系统中，而分布的INGRES是美国加州大学伯克利分校研制的INGRES的分布式后继；System R*算法是IBM圣约瑟研究实验室研制的System R的分布式后继，它主要应用于所研究的这个系统中；SDD-1算法采用半连接程序处理连接操作，无连接与分片，以现有的Datacomputer数据库管理系统为基础。     

一种约束条件下有源电力滤波器的优化控制算法

本文在考虑满足不同的性能指标或某种实际要求时的基础上,提出了一种基于优化理论的有源电力滤波器的控制算法。该算法针对满足一定约束要求下来设计有源滤波器（APF：Active Power Filter）补偿性能,其补偿电流在a-b-c坐标系内确定,无需坐标变换．APF控制电路的实现比起传统方法相对简单,并通过仿真实验证明此算法有很好的滤波效果。     

基于动量算法的常数模新算法

针对传统常数模算法收敛速度慢的缺点，提出了一种基于动量算法的常数模算法。该算法的权向量更新公式中添加了动量因子，以提高收敛速度。利用水声信道对算法的性能进行仿真研究，仿真结果表明：与常数模算法相比，该算法能较快收敛。     

覆盖算法在文本分类中的应用

本文利用前向神经网络的交叉覆盖算法，通过对文本进行分词的预处理后，实现文本的自动分类。应用该算法对语料库中的文本进行实验，从实验结果来看，该算法在运行时间和精度上都取得了令人满意的结果。     

正则化神经网络与提前终止迭代的比较分析

神经网络算法是一种非常经典的分类算法,然而神经网络的一个不足之处就是容易陷入过拟合。针对这种不足,正则化神经网路算法与提前终止迭代算法被提了出来。为了进一步研究这两种算法性能的差异,本文通过20个UCI标准数据集上对着这两种方法进行了性能测试。实验显示在分类准确率上正则化神经网路算法要更优秀一些,但是在分类速度上提前终止迭代算法更占优势。     

BP网络结构设计与算法探讨

人工神经网络是一门高度综合的交叉学科，在许多领域获得了广泛的应用。本文就BP神经网络应用设计中的网络隐层数、神经元个数、算法等具体设计问题进行了探讨，为BP神经网络在有关工程领域中的应用设计提供了有用的参考。