基于关联特征提取的舰船噪声混迭谱分解

不同舰船目标辐射噪声的噪声平均功率谱具有差异性特征,能在一定程度上反映舰船目标的吨位、航速、类型等。研究舰船辐射噪声信号的特征提取和频谱分解方法,对提高舰船目标的识别能力具有重要意义。传统的舰船辐射噪声关联特征提取采用的是基于定量递归分析的关联维特征提取方法,当在关联特征提取中舰船辐射噪声信号出现奇异吸引子特征时,提取的舰船目标特征产生混迭谱,导致频谱畸变,影响目标识别性能。针对这一问题,提出一种基于预畸变趋化关联特征提取的舰船噪声信号混迭谱分解方法,设计舰船辐射噪声产生与信号源系统模型,进行声传感器布置研究,进行特征提取和混迭谱分解算法改进分析。仿真实验得出,采用该方法进行舰船辐射噪声信号的预畸变趋化关联特征提取,能有效展示舰船辐射噪声信号的内部规律特征,提高对舰船辐射噪声信号的特征提取性能和目标识别精度。     

基于窄带信号的空气动力目标识别方法研究

本文首先介绍了基于窄带信号的空气动力目标识别的几种方法,着重讨论了目标回波的调制谱,并对喷气式飞机和旋翼飞机的调制谱进行了介绍,对调制谱特征中的的谱线间隔、谱线宽度、谱线个数等特征分量进行了介绍,确定利用目标回波调制谱中谱线间隔对目标类型进行识别,通过实测数据,验证了这一方法的可行性。     

基于去噪的ACF-CEP基音检测算法

基音参数检测是对基音周期的估计分析,这在语音信号处理中特别是在语音识别、语音信号的合成、还有编码方面,都起着举足轻重的作用。倒谱法是频域估计法中相对成功的一种方法。本文在结合基于加窗语音的倒谱模型,分析模型的声门激励倒谱和声道脉冲响应倒谱的特点,根据其倒谱特征,改进基音检测算法,并取得良好的效果。     

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。     

一种低功耗梳状谱信号发生器设计

梳状谱信号发生器在直接频率合成和抗干扰测试中有着非常广泛的应用。文章通过对阶跃恢复二极管倍频器的理论探讨和设计分析,研制出了具有低功耗、高效率特点的梳状谱信号发生器,达到了国外同等水平。     

基于Hilbert谱提取的舰船发动机故障信号分解

发动机故障特征提取是进行故障诊断的基础,研究舰船发动机故障信号分解下特征参数提取和专家系统故障诊断识别问题,传统方法中通过经验模态分解方法提取故障信号的基频信息,在特征分解过程中需要预先选择基函数,计算复杂,且不能反映信号的幅值在整个频率段上随频率的变化,故障信息表征不全。提出一种基于改进的经验模态分解Hilbert谱提取的发动机故障诊断方法,采用Hil-bert-Huang变换方法的Hilbert谱提取方法,把舰船发动机故障信号这一复杂信号分解成若干个IMF分量之和,利用局部极大值与局部极小值对信号的特征时间尺度进行信号包络分解,在时变ARMA(2p,2q)模型中,分别对每个IMF用Hilbert-Huang变换进行谱分析,提取故障信号的Hilbert谱特征,在Simu-link平台下进行仿真实验,结果表明该故障诊断方法和智能专家系统能准确诊断发动机5类故障,稳定性好。     

基于高阶累积量和循环谱的调制方式识别研究

接收机采用高阶累积量和循环谱这两种低信噪比的算法,对检测到的各种信号进行调制方式识别,其中包括BPSK、QPSK、2FSK、4FSK、MSK等5种已调信号,然后,通过MATLAB编程,进行系统仿真,仿真结果表明,循环谱对高斯噪声有更强抑制作用。     

基于节奏的鼓声识别

从鼓声能量与鼓声循环两个角度出发,提出了一种从多音信号中识别鼓声的方法。充分利用鼓声能量高于一般谐波乐器的特性,通过对重音信号、NAE拍谱、重音拍谱有效组合的方式,将鼓声的起点在识别函数中突出反映出来,从而根据节奏信息来识别鼓声的位置。实验结果表明,算法在鼓声识别的正确率和召回率上,较常用的K.Yoshii时频域模板迭代法和A.Zils时域模板迭代法有大幅度提高。     

重载减速齿轮微局部缺陷能量谱故障特性分析

提出基于希尔伯特单边变换以及傅里叶变换分解重载减速齿轮故障特征调幅信号的能量谱故障特性分析算法,算法可以在重载减速齿轮出现局部损坏时就较好的判断出齿轮故障。通过分析重载减速齿轮的故障特性以及故障的冲击振动传播路径,建立其故障模型,在利用希尔伯特单边变换以及傅里叶变换对其故障信号进行分析能量谱提取,检测方法可以较好的进行故障识别与检测。仿真实验表明新算法可以对微弱信号识别,能根据齿轮故障的模型可以同时判断缺陷轮齿的频率和出现的时间,故能准确检测到局部细微齿轮缺陷,为尽早发现故障与解决故障问题提供了保障。     

敌我识别S模式信号调制特征分析

S模式的调制信号中包含了丰富的目标状态参数。介绍了S模式询问和应答信号导前脉冲和数据段的调制方式,分析了S模式敌我识别信号调制方式与功率谱密度、信号带宽的关系。仿真生成S模式询问和应答的基带信号,通过短时傅里叶变换分析信号的局部时频特性。敌我识别S模式信号调制特征的分析为对敌我识别信号的截获解译提供了理论支持。     

光学模式识别的Matlab仿真

光学模式识别是模式识别的一个重要分支,它以光学相关与数字处理相结合的方式实现对图像信号的处理与识别,具有光速运算、高速并行处理、高分辨率的突出优点。本文根据光学匹配滤波的理论,用Matlab软件模拟了光学模式识别,得到了与理论一致的结果。     

无线信号自动识别算法的仿真实现

首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法,探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上,提出了基于神经网络的识别方法。神经网络(NN)在进行信号识别时,主要是依据谱峰位置的不同,小波变换在这里则相当于一个数学显微镜,反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络,即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。     

基于DSP的语音识别系统研究

文章介绍了语音识别的基本原理以及用DSK6713实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别在DSP上的实现技术。系统使用梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数,采用算法相对简单以及计算量较小的动态时间弯折算法（DTW）实现语音参数的匹配。用MATLAB实现DTW算法的仿真,进而将语音识别技术应用到DSP上,实验结果表明对特定人、小词汇量和孤立词的语音识别效果比较好。     

高阶统计量的应用

高阶统计量能够提供比二阶统计量更多的信息,因此利用高阶统计量的优点,从信号的高阶相关函数和高阶谱出发,研究了高阶统计量在生物医学及信号检测等方面的应用.     

云模型和谱聚类的图像分割特性分析

云模型和谱聚类是近年来国内外进行数据聚类分析的两个研究热点。云模型刻画聚类过程的随机性和模糊性之间的关联性,分析聚类对象的不确定性。谱聚类不对数据的全局结构作假设,具有识别数据非凸分布的能力。首先介绍这两种聚类算法的基本理论,分析和比较它们的聚类本质,然后由图像分割实验实现聚类分析过程,最后阐述两种聚类算法的聚类特性,并给出各自的适用范围。     

无线信号自动识别算法的仿真实现

首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法，探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上，提出了基于神经网络的识别方法。神经网络（NN）在进行信号识别时，主要是依据谱峰位置的不同，小渡变换在这里则相当于一个数学显微镜，反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络，即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。     

一种基于谱减的语音增强算法改进

为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。     

图像检索中LBP纹理谱旋转不变性研究

图像检索是要找到图像库中的相似图像。LBP纹理谱对旋转比较敏感,针对这一问题,将一个LBP纹理谱基元旋转一定的角度后得到的新纹理谱当成具有视觉一致性的纹理谱基元,将具有视觉一致性的所有纹理谱基元合并成一个,这个可以降低特征值的维度,而且可以解决图像旋转影响相似度计算的问题。用此纹理谱进行纹理图像描述,用纹理基元直方图进行检索,结果表明查准率比用规范化的LBP纹理谱进行检索有明显提高,检索效果较好。     

数字脉冲间隔调制(DPIM)线性扩谱通信及应用

研究了一种扩谱载波数字脉冲间隔调制SSC—DPIM(Spread spectrum carrier digital pulse interval modulation)技术并用于电力线载波扩谱通信系统．采用线性扫频SSC扩谱载波对DPIM符号进行编码，引入脉冲前导码作为传输数据块的同步信号以防止差错传播．介绍了数据传输速率及数据块传送差错率的理论分析结果．并采用单片机实现了SSC-DPIM电力线载波通信系统．实验结果表明，在同样的电力线网络环境下，其通信效果明显优于已有的电力线载波通信系统。     

基于自相关法的信号频率识别

文章引入自相关的概念及运算,通过仿真实验,说明了自相关技术在信号识别方面的应用,并提出其在识别方面的一些缺陷。相关结果用MATLAB仿真。