具有两个生成元的小波框架的信号去噪

介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果.     

基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测法

该文研究了基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测算法,利用快速小波变换算法即Mallat算法检测和提取扰动信号,并在MATLAB环境下进行了仿真,采用db4小波、3尺度进行小波分解与重构并对信号进行检测,验证了小波变换能够实现电能质量扰动信号的准确定位。     

基于正交样条周期小波的分解和重构算法

给出了正交样条的定义和性质，说明了可以用正交样条构造尺度函数和小波，重点研究了基于正交样条周期小波的分解和重构算法，给出了周期小波的分解公式和重构公式。本文的工作将实直线小波的分解和重构算法推广到周期小波，从而丰富了周期小波的有关理论，为周期小波在工程实际中的应用提供了重要的理论指导。     

基于离散变换域的语音合成算法研究

提出了一种在离散变换域中合成语音信号的方法,建立语音线性预测模型,对语音信号分帧、加窗,然后进行线性预测和基音周期的提取,进而模拟重构语音信号。实验表明,该方法易于实现,可操作性强,重建的语音信号还原的声音精度高,并能节省信号传输的带宽,相比以往的方法更能方便、准确的重构合成语音信号。     

基音周期检测ACF算法及MATLAB仿真

本文在对自相关基音检测算法进行分析的基础上,对此算法进行了深入探讨,针对具体实例,考虑到检测准确度和检测速率两方面的因素,引入了三电平削波及中值平滑,设计了基于Matlab的估计方法;经验证,得到了比较准确的浊音语音的基音周期。     

一种改进的汉语语音基音检测算法

文章在变长平均幅度差函数（LVAMDF）基础上提出一种改进算法（M—LVAMDF）,此方法能检测出汉语语音中基音频繁变化帧的平均周期。改进算法先利用修正的阈值参数检测LVAMDF函数值的局部谷点,根据局部谷点将IJVAMDF值转换为0／1数据再计算其自相关函数（ACF）,最后搜索此函数局部最大值确定为基音。通过对比仿真实验,新算法能检测出汉语语音帧的平均基音周期,提高汉语语音基音检测质量,此算法简单并易于硬件实现。     

一种参考短时平均能量和平均幅度差函数的基音检测方法

基音检测是语音处理中的一个非常重要的问题，但基音周期的准确估计非常困难，本文提出一种能参考短时平均能量和短时平均幅度差函数的归一化互相关函数的基音检测算法。经实验检验，在安静的现场环境及说话人情感平静时，对给出的测试语句做基音检测，没有出现错误。     

基于VMD分解和小波阈值的语音信号去噪

为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪,提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解,再利用小波阈值降噪。实验结果表明,该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。     

语音信息中的基音参数检测算法分析

给出了加窗语音的新倒谱模型，提出了基于语音LPC预测残差的倒谱基音周期检测算法(LP—CEP法)，该算法在倒谱计算中采取高频分量置零的新措施。仿真研究结果表明，该算法相对于传统倒谱基音检测算法(CEP法)，无论是对不同的干净语音还是对不同信噪比的含噪语音，其基音检测结果都有明显的改善。     

基于LPC预测残差的倒谱基音检测算法分析

给出了加窗语音的新倒谱模型，提出了基于语音LPC预测残差的倒谱基音周期检测算法(LP—CEP法)，该算法在倒谱计算中采取高频分量置零的新措施，仿真研究结果表明，该算法相对于传统倒谱基音检测算法(CEP法)，无论是对不同的干净语音还是对不同信噪比的含噪语音，其基音检测结果有明显的改善。