异质信号干扰下DRA多声道数字音频信号加权融合方法研究

DRA多声道数字音频信号容易受到异质信号的干扰,导致音频信号中的无用信息增多,音频质量下降。提出一种新的异质信号干扰下DRA多声道数字音频信号加权融合方法,设计了一种采集系统同时采集DRA多声道数字音频信号,将获取的信号在DSP中进行加权融合处理,利用A/D转换芯片进行转换。介绍了DRA多声道数字音频信号加权融合原理,在将采集信号传输至融合中心前对其进行量化处理,结合量化过程的统计特性对加权系数进行推导,依据加权系数设计融合函数,使融合函数和有用DRA多声道数字音频信号在统计意义上最大程度的吻合,从而实现音频信号的加权融合。实验结果表明,所提方法能够有效实现DRA多声道数字音频信号的加权融合,在不同信噪比下均能保持较低的均方根误差,加权融合精度较高。     

基于均值量化的音频脆弱水印算法研究

为了达到对音频内容保护的目的，提出一种新颖音频脆弱水印嵌入算法．首先给出了均值量化（mean-quantization）方法嵌入水印比特信息的基本原理，在此基础上提出了数字音频信号的水印嵌入算法．该算法在对数字音频信号作离散余弦变换基础上，充分利用均值量化的优势，将视觉可辨的水印一二值图像嵌入离散余弦变换的交流系数中，实现了脆弱性水印嵌入音频信号中．实验结果表明，提出的音频脆弱水印算法对常见的音频信号处理具有很好的脆弱性．     

基于DSP的音频信号分析仪设计

音频分析系统在众多领域均有广泛的应用,此系统以TI的DSP芯片TMS320F2812作为控制和运算的核心,实现对频率范围在20Hz～10kHz的音频信号进行成分分析.利用快速傅立叶变换(FFT)算法得到音频信号的频谱,对其进行分析和计算处理;使用点阵式液晶屏(LCD)显示音频信号的总功率、各分量频率、失真度、周期等.通过测试,该音频信号分析仪使用简便直观、精确度高,只要接到信号源,即可观察信号的多种指标.     

视频及音频信号的数字化与信源编码

阐述了视频及音频信号编码的目的,介绍了信源编码的原理,探讨了实现音频、视频数字传输的方法。     

音频测量的稳态与瞬态互译

音频信号是非稳态的复杂信号,对其非线性指标体系研究测量采用稳态信号进行不能全面表述音频信号的质量指标,本文从稳态与瞬态研究方法出发,导出两态的互译,从而给出了完整的研究测量方法。     

关于调幅解调电路的探讨

本文讨论了一种新的调幅信号的解调方法，即不需要载波信号，将调幅信号进行平方后，再将它滤波分频等，最后解调出调制信号。并且详细给出了此种解调方法的原理图和仿真结果。证明了此种方法对单音频调制信号的解调实现起来简捷可靠。     

无线光通信实验系统的研制

该文研制了一套可以用作教学实验的无线光通信实验系统,此无线光通信系统分为前端的电信号变为光信号的调制驱动加载部分和后端的光信号变为电信号的接收部分.根据视频和音频信号传输的要求设计并制作了调制驱动电路和光接收电路,在验证半导体激光器伏安特性和功率特性的基础上,高质量地实现了视频信号和音频信号的无线传输.     

基于内容分析的音频水印算法

提出了一种基于音频内容分析和离散余弦变换的水印嵌入算法.水印嵌入算法首先对音频信号时域特征进行分析,根据设定的门限确定出若干个相对稳定的特征区域,然后对特征区域数据进行离散余弦变换,最后把水印信息数据嵌入到合适的变换系数中.实验证明该算法具有较强的鲁棒性,可以抵抗普通的信号处理、MP3压缩、时间尺度修改和随机裁剪等攻击.     

多功能水声信号发生及数据采集显控系统设计

 针对水声信号复杂多变和数据采集卡价格昂贵等问题,提出基于声卡采集及虚拟仪器技术的多功能水声信号发生和数据采集显示控制系统设计方法,并以LabVIEW为设计平台,利用声卡及NI-DAQ设备实现对多功能水声信号的控制、发射、显示和对音频信号的采集、显示.系统不仅能够作为虚拟信号源产生所需信号用于水声发射机,而且能够利用声卡采集测量模拟音频信号并实时显示.将系统产生发射信号作用于水声功率放大器,结合实际应用验证,表明该系统能够有效实现对所需实际信号的发生与控制.本研究设计的控制输出及采集输入模块集成度高,通用性强,且减小了硬件开销,界面友好、价格低廉、操作简便,便于推广应用.     

基于范重心的自适应量化音频盲水印算法

为了实现数字音频版权保护,利用音频信号低阶统计量的稳定性和离散余弦变换的去相关性,设计了一种基于范重心的自适应量化音频盲水印算法。原始音频信号按固定长度分帧,计算分帧音频范重心坐标并确定水印嵌入候选区域,水印信息自适应量化嵌入选中的离散余弦变换中低频系数。实验结果证明:该音频水印算法具有鲁棒性和有效性,同时密钥的使用保证了算法的安全性。     

大参数随机共振的两种方法及数值仿真

分析了白噪声通过双稳系统的频谱特点,解释了只有小参数信号(小频率,小幅度)才能出现随机共振的原因,探讨了两种变换方法对大参数信号实现随机共振,并进行仿真验证,为实际工程应用中大频率微弱信号的检测提供了依据.     

Haar尺度函数下多分辨分析的鞅性及其在信号处理中的应用

该文将随机分析理论引入Ｈａａｒ尺度函数下的多分辨分析，证明了Ｈａａｒ尺度函数下多分辨分析的鞅性。在此基础上利用构造相应的停时对鞅做局部化的手法对原信号进行重构或去噪声。     

SDN环境下基于支持向量机的DDoS攻击检测研究

软件定义网络（Software-Defined Networks,SDN）提出了全新的架构思想,但控制器易受分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）的攻击导致资源耗尽. 针对上述问题,提出了一种SDN环境下基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的DDoS攻击检测算法—RF-SVM(Random Forest-SVM). 首先,根据DDoS攻击和分类特点结合数据包头信息选择关联的六维特征;然后,利用随机森林计算特征权重并筛选特征,得到一个最优特征子集;最后,采用SVM算法检测DDoS攻击,以达到较好的分类性能. 在相同场景的实验结果表明:RF-SVM算法比SVM算法和RF算法具有更高的检测率、查全率和F₁值.     

混沌干扰下的随机共振研究

利用随机共振现象可以实现弱信号检测,目前大量的研究是在白噪声或色噪声背景下进行的,对于混沌干扰下的随机共振的研究却很少。研究了混沌背景干扰下的信号检测,发现在混沌干扰下双稳系统也会发生随机共振现象,因此可以检测出淹没在混沌干扰中的信号;在混沌与噪声同时存在的混合背景下,随机共振现象仍然存在,混合背景可以发生与单一噪声背景类似的随机共振现象。     

双稳态系统中结构参数对系统性能的影响

针对微弱信号检测问题,介绍了随机共振的原理并系统地分析了双稳系统阈值与系统结构参数的关系。得出系统中结构参数对随机共振现象发生起决定性作用的结论。同时深入阐述非线性系统势垒对随机共振效应的影响,即势垒越高,产生协同效应要求信号和噪声的能量越大。反之,则越小。基于以上结论,通过自适应地调节结构参数使系统达到随机共振,将能够适应更大的频率范围变化,提高随机共振方法检测效果。     

基于随机共振大参数微弱周期信号检测

研究了非线性双稳系统的动力学机理,根据非线性系统产生随机共振的同步条件,提出了不满足绝热近似理论的大参数微弱信号实现随机共振的方法。通过对系统参数的适当调整,实现了大频率信号和大强度噪声淹没的微弱周期信号的检测。理论分析和仿真实验表明,该方法有效地实现了大参数微弱信号随机共振,使得利用随机共振法检测大参数微弱周期信号不再局限于尺度变换法。     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

多车型随机动态交通分配和信号优化组合

研究了多车型随机动态交通分配和信号优化的组合问题,提出了一种考虑多车型下的随机型动态交通分配和交通信号优化的组合模型。模型采用广义双层规划来表示,上层是信号优化控制,进行交通信号的优化配置;下层是考虑多车型下的随机型动态交通分配,进行交通网络流的配置。同时,模型中采用具有物理排队的多车型动态网络模型,从而考虑了饱和路网中物理排队对网络条件的影响以及不同车型间的相互作用。采用遗传算法对模型进行了优化求解。结果表明,在考虑多车型随机用户路径选择行为的基础上使整个网络的总行程时间达到了最小,由此获得最佳的信号控制策略和相应的优化路径流,实现了交通信号的优化配置和交通流优化。     

级联双稳系统随机共振的加强

该文研究了随机共振下的级联双稳系统加入周期与系统粒子在单势阱中波动的时间尺度相匹配的第二驱动信号后引起的效应.通过simulink设计模拟系统并进行仿真,观察级联系统每一级系统都加入第二驱动周期信号与未加前后输出信号x2频谱幅值的变化.结果表明,第二驱动周期信号能够增强级联双稳系统随机共振的效果.本文还分析了第一级加入驱动信号后输出信号频谱涨幅程度大于次级加入驱动信号后涨幅程度的原因,并给出了第二驱动周期信号有效控制加强随机共振的条件.     

基于非线性系统随机共振的多频弱信号检测

针对实际探测的弱信号常常是多个频率弱信号共存的的情形,进行了利用随机共振检测多频周期性弱信号的研究,以便把利用随机共振的弱信号检测应用于信息处理中微弱信息识别与提取。数值计算结果表明,在适当调节系统参数的情况下,强同频噪声下的多频周期性弱信号经过非线性双稳态系统后,相差不超过一个数量级的几个低于0.5Hz的不同频率的弱信号都可以同时发生随机共振而被检测出来,其信噪比改善十分明显,可以提高30dB以上。该方法在信息识别与信息处理方面具有潜在的应用价值。