基于噪声分类和字典选择的语音活动检测

为了解决已有语音活动检测方法在噪声条件下性能急剧下降的问题,提出了一种基于稀疏编码的语音活动检测方法.该方法在训练阶段为语音和每种可能的噪声训练字典;在识别阶段首先识别环境噪声类型,然后将语音字典和对应环境噪声字典拼接形成一个大字典用于稀疏分解,最后用语音字典上的稀疏表示实现语音和非语音的判断.该方法一方面引入了噪声类型识别,可以有针对性地选择噪声字典;另一方面引入噪声开集识别机制,能识别新的噪声类型并且为之训练模型.实验结果表明所提方法比传统方法具有更强的噪声鲁棒性.     

扬沸前兆噪声识别方法研究

通过对扬沸前兆微爆噪声的声学特性及扬沸火灾的热物理过程相关分析，提取出进行扬沸前兆噪声识别的一组特征量．通过对火灾现场典型环境噪声特性进行对照研究，建立了在大环境背景噪声条件下对扬沸前兆微爆噪声的识别方法和模型，并用实验证明其可行性     

基于三阶累积量一维切片的微地震信号时延估计

由于微地震有效信号易受环境噪声的干扰,严重影响时延估计值获取的准确性.基于此,提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行微地震信号时延估计.首先计算信号的三阶自累积量和互累积量,为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片,最终通过准则函数求取时延值.相对于传统的互相关方法,该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点,对相关高斯噪声有更强的抑制能力.仿真结果表明,在添加信噪比为-5~15dB的随机高斯噪声和相关高斯噪声时,其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法.在实际资料应用中,对实际微地震噪声进行了概率分布统计分析,并且基于井地联合监测方式,选取井中信号作为参考道对地面资料进行时延值的求取.仿真和实际资料处理验证了该方法的有效性和实用性.     

基于不完备模态测试信息的结构损伤识别方法研究

测试信息不完备、测量噪声等因素是制约结构损伤识别方法应用的主要难点.为此首先采用部分测点的实测模态振型数据和未测点的有限元模型模态振型数据构造出完整的模态振型.其次,建立了一种适合梁系和杆系结构的基于不完备测试信息的损伤识别方程,并采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法进行了方程的求解.由于采用的是标量损伤模型,该方法可以同时进行结构的损伤定位和定量研究.最后,用一个平面桁架模型进行了数值模拟,重点考查了实测自由度数、模态数、测试噪声对损伤识别结果的影响.研究表明,在测试数据不完备及一定噪声水平条件下,该方法仍有较好的损伤识别能力.     

基于接触电阻的GFET高频等效噪声表征与建模

本文提出了一种石墨烯场效应晶体管(Graphene Field Effect Transistors, GFET)的小信号等效电路模型,该模型考虑了金属-石墨烯界面的内部物理传输现象,即漏极与源极的接触电阻.提出了一种将接触电阻从等效电路中本征和寄生部分分离的方法,接触电阻有效且准确的分离能够模拟其对该器件截止频率fT和最大振荡频率fmax的影响.基于所建立的小信号等效电路,提出了GFET的高频等效噪声电路模型.噪声模型包括散粒噪声、热通道噪声和热噪声,基于这些噪声模型,在500 MHz～30 GHz的频率范围内通过噪声去嵌提取出本征噪声相关矩阵,利用其中的最小噪声系数(NF_min)得到接触电阻以及不同噪声源对高频噪声的影响.最终通过模拟数据与实测数据的验证分析,所提模型能够有效且准确的表征该器件的小信号特性以及高频噪声特性,并且接触电阻的影响不可忽略.     

基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法

提出了基于变分模态分解(VMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)相结合的内燃机噪声源识别算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测的第6缸部分,测量裸露部分缸盖位置处的单一通道噪声信号;然后采用变分模态分解算法将其分解为各变分模态分量,并用FastICA算法提取各独立成分,解决了对单一通道噪声信号进行盲分离的欠定问题,同时克服了传统的经验模态分解处理噪声信号时出现的模态混叠缺陷;最后利用连续小波时频分析和相干分析,对分离结果进行进一步识别.研究结果表明:该算法能有效地分离识别出内燃机的燃烧噪声和气阀机构敲击噪声.     

城市交通噪声可视化研究

为解决城市环境噪声污染问题,基于城市噪声类型与分布的相关理论,研究得出车流量和车速是影响交通噪声的重要因素.通过分析不同噪声模型的差异,选择合适的噪声模型,利用南京市栖霞大道和玄武大道沿线几个区域安装的观测点实时监测的噪声数据,绘制测点区域的交通噪声地图.选取地图中一点,从全天来看,03:00～04:00时噪声大小处于...     

海上风机结构工作模态识别的组合降噪方法

海上风机结构现场原型观测所获取的振动加速度信号中,往往混有大量的电磁工频、机组转频及环境噪声等成分,这些干扰信号处理不当易导致模态识别失真与产生虚假模态等问题.针对这一问题提出了基于自适应滤波与集成经验模态分解(EEMD)法的组合降噪方法.通过对测试信号采取滤波、分解、降噪及重组等过程可以更有效地降低各种噪声干扰,以完整地保留结构自身的振动信息;再利用随机减量法(RDT)和特征系统实现法(ERA)完成模态信息的初步识别,并结合振型分析等手段剔除虚假模态,实现准确提取海上风机结构工作模态参数的目的.该方法相比传统的降噪方法在噪声统计特征不足情况下具有更好的降噪精度和降噪效率,对基于实测信号获取风机结构工作模态信息有很好的工程应用价值.     

城市环境噪声模拟与评估系统——“中大声图”的研究与应用

 在城市环境噪声排放模型及噪声传播模型的基础上,考虑建筑物群及林带对噪声的衰减影响,并结合地理信息系统（GIS）研发了城市环境噪声模拟与评估系统—“中大声图”。系统搭建了点线面环境噪声的排放模型和传播模型,特别在线声源道路交通噪声方面,利用GIS获取道路与建筑物信息,加载车辆排放模型,计算了城市尺度的道路交通噪声分布,并利用计算结果在GIS上绘制出交通噪声地图。最后将系统应用于城市交通噪声的模拟和减噪效果评估上,结果表明该系统的算法准确有效。     

太原市环境噪声质量现状剖析

以1996～2000年太原市区域环境噪声和道路交通噪声数据为基础,对平均等效声级、达标率及暴露在不同等效声级下的路段分布情况进行了比较分析。通过对声源结构分布状况分析,指出了生活噪声和交通噪声是影响太原市区域环境噪声的主要声源,并根据近年来太原市机动车辆急剧增加、交通基础设施的建设情况等对太原市的环境噪声质量现状进行了剖析,进一步从加强城市规划研究、积极开展宣传教育工作等5个方面探讨了综合治理太原市环境噪声的控制对策。     

基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合

针对传统两阶段Kalman滤波只能处理单一或部分复杂噪声情形,在充分考虑多雷达跟踪系统的误差噪声有色建模和四类噪声相关性建模基础上,建立一种基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合算法。首先给出能有效避免噪声相关性耦合化的噪声解相关顺序,进而应用等价变换技术来获得有色噪声、过程噪声和测量噪声三者间不相关的目标跟踪融合模型,最后应用平方根分解和单位下三角阵求逆技术来实现多雷达量测噪声相关系统的集中式Kalman滤波融合,并通过4个仿真实验验证了该算法对复杂噪声情形的有效性和高精度。     

基于对称相关函数法的线谱检测

在被动声纳系统中，线谱检测是一个至关重要的问题。文中利用对称相关函数理论，分析了抵消平稳随机过程中与信号不相关的加性随机噪声的机理，并应用于线谱信号检测。仿真结果表明，该方法比传统的相关法有效，对线谱检测，优于经典功率谱检测方法。     

噪声对水跃区脉动压力的影响及处理方法

在模型试验中,由于各种噪声的存在,常使水跃区脉动压力信号产生畸变,需要一定的处理方法来还原真实信号．为此,应用信号分解和自适应滤波方法对水跃区脉动压力信号进行研究和处理．结果表明,水跃区脉动压力信号包括真实信号和噪声2部分,而噪声一般包括背景噪声、电噪声和传感器振动所产生的附加脉动压力噪声3个部分,其中附加脉动压力噪声不可忽略．自适应滤波可以有效地滤除附加脉动压力噪声使信号得到很好的还原．该方法和结果为脉动压力模型试验布置、测试及数据处理提供了有益的技术参考．     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

一般相关量测噪声线性系统的递推状态估计

为了得到具有一般相关量测噪声线性系统的递推滤波算法,将该问题转化为具有相关量测单值随机向量的滤波问题,根据单值随机向量的线性无偏最小方差估计算法,导出了量测噪声为一般相关鞅差序列的线性系统的最优递推状态估计滤波算法,通过数值仿真,将该算法与假定量测噪声不相关时的Ｋａｌｍａｎ滤波算法进行了比较,证明了该算法的有效性。     

色噪声与乘性信号驱动下昆虫爆发系统的稳定性和随机共振

研究的是一类受色噪声和乘性周期信号驱动的昆虫爆发系统的稳定性和随机共振现象.首先对于一类由色交叉关联噪声驱动的昆虫爆发种群系统,通过应用FPK方程,获取了系统的稳态概率分布函数的近似表达式,重点讨论了噪声强度及自相关时间对此类昆虫爆发系统稳定性的影响; 然后通过加入弱乘性周期信号,根据快速下降法和两态理论给出了信噪比公式,研究了噪声及其关联时间对于昆虫系统信噪比的影响.进而分析它们对系统种群数的稳定性和延续存活时间的一些实际作用     

关联噪声对单模激光统计性质的影响

利用线性近似方法推导了具有ｅ指数关联噪声的单模激光增益模型的光强关联函数和关联时间，分析讨论了光强关联函数随时间的演化特征及各种参数对光强关联时间的影响．研究表明：ａ．噪声间的负关联使得光强关联函数随时间演化具有两种形式，即单调衰减和出现负极值；ｂ．噪声间的负关联使激光的驰豫过程变快，而正关联则慢化了激光的驰豫过程；ｃ．光强关联时间随泵噪声强度变化的一个明显特征是存在一个峰（谷）值．     

一种抑制语音噪声的最佳约束线性估计器

本文提出一种最佳约束线性估计器，用于抑制语音信号不 相关加性噪声。该估计器是在给定信号失真度下，使噪声能量最小为准则来设计对真实语音信号的约束线性估计。文中证明这种最佳的约束线性估计器是一种输入噪声电平地的Ｗｉｅｎｅｒ滤波器。     

非平稳噪声背景下多径信号DOA估计方法

针对目标信号传输过程中的多径现象或电磁干扰引起的同时存在独立和相干信源(多径信号)的情况,提出了一种非平稳噪声背景下的混合信源DOA分步估计方法。该算法利用常规谱估计算法估计独立信源,在利用广义协方差差分方法排除掉非平稳噪声信息后,然后根据斜投影算子的性质排除独立信源,对剩余的相干信源则可采用修正空间平滑算法恢复为满秩,进而可以用MUSIC算法进行DOA估计。相比较传统的广义差分方法,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,避免了对独立信源的平滑运算,计算复杂度降低,并且适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。