有限长二维子波变换的算法结构

子带编码是图象信号压缩的一种有效方法。在子带编码系统中，利用子波变换的良好的时间（空间）和频率域局部化特性将图象信号分割成子带信号，可以改善压缩效率。从一维有限长子波变换的算法结构出发，利用矩阵Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积的性质推导了一种用于图象压缩的二维有限长离散子波变换的算法结构，并且给出了设计快速子波变换算法的方法     

混合型中速率语音编码系统

设计了一种新型的中速率混合语音压缩编码系统。该系统把语音分割成基带（０３～１ｋＨｚ）和高频部分（１～３４ｋＨｚ）。对于重要的基带信号，采用高质量的４ｂｉｔ／样点的ＡＤＰＣＭ技术；对于相对次要的高频信号，采用高效的ＶＱ（矢量量化）技术，以压缩码率。对于矢量量化，还提出了一种新的快速算法，通过某种预处理使得搜索码本的速度提高１０倍以上，且质量等效于全搜索方法。本系统具有实现简单、时延短的特点，且主观质量好，基本上听不出噪声。     

TETRA数字集群系统语音编解码算法研究

研究了陆地集群无线通信（TETRA）数字集群移动通信系统的语音压缩编解码算法的基本原理。TETRA语音压缩编解码器使用一种低复杂度的ACELP（代数码激励线性预测）算法，通过线性预测和磁量量化等方法降低比特率，并通过自适应码本和代数码本相结合的方法降低了CELP声码器的复杂度，兼顾了较好的语音质量和较低的比特率。在微机上通过C评议和Matlab对TETRA的语音编解码算法进行了实时仿真，语音信号由微机声卡录入和播放。仿真结果表明，该算法具有速率低，重建语音可懂度高，计算复杂度低等优点，适于在移动通信中应用。     

适用于声回声抵消的过采样实值子带结构的研究

在语音通信中,声回声抵消技术是一种用于消除在扬声器与传声器共存情况下所产生的回声干扰的技术.在声回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于复值实现的,而复数运算往往会给系统的实现带来一些麻烦.提出了一种适用于声回声抵消系统的过采样实值子带算法,该子带算法通过通用离散傅立叶变换对全通带输入信号进行调制,然后将各频带内的信号通过原型低通滤波器同时降采样处理得到各复值子带信号,然后采用共轭调制分量对各复值子带信号对进行的单边带调制,保持子带信号的共轭特性,取信号实部进而实现了实值子带信号.通过对该实值子带算法的运算量进行分析表明,该算法避免了各子带内系统对复数的处理的复杂性,并达到子带内系统运算量减半的目的.算法仿真实验结果表明:该算法与复值子带算法的性能相当,具有实时性好、可靠性高、实现简单等特点,适用于声回声抵消系统等.     

基于压缩感知过程的语音增强

压缩感知(compressive sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。该文提出了一种基于CS过程的语音增强新算法。算法利用语音在离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域下的稀疏性,采用Hadamard矩阵对带噪语音进行压缩测量,通过改进的正交匹配跟踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法恢复语音信号,实现语音增强。与经典谱减法和子空间算法进行实验对比分析,结果表明:该算法在降噪性能上优于经典谱减法和子空间算法。     

基于子带ICA-R和收缩函数后处理的语音增强方法

针对噪声和混响情况下的语音增强问题,本文给出一种基于子带独立分量分析(ICA-R)算法和收缩函数后处理的语音增强方法.该方法将ICA-R和收缩函数算法相结合,在噪声和混响环境中通过对两路带噪语音信号进行增强处理,以实现增强目标语音信号的目的.首先对两路带噪语音信号进行子带分解;然后在子带内利用ICA-R算法从带噪语音信号中提取出子带目标信号,再经过综合滤波器形成全带目标信号;最后,将该信号经收缩函数后处理,得到增强后的目标语音信号.用实际录制的带噪语音信号对本文方法进行了测试,实验结果表明,该方法具有较强的噪声抑制能力,对语音信号造成的损伤较小.     

基于OMP方法的语音信号重构

压缩传感是近年来的研究热点,本文简单阐述了压缩传感（CS）的理论框架,在研究Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配跟踪）算法的基础上,探索了其在信号稀疏分解中的应用,实验结果表明基于OMP算法的语音信号稀疏分解具有较好的重建精度。     

低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。     

多带激励语音压缩算法的仿真实现

作者从语音信号的多带激励模型出发，对ＭＢＥ语音压缩算法的原理作了详细的指出了它相对于传统ＬＰＣ等算法的优越性，并在计算机上进行仿真实验，给出了实验结果。作者最后就合成语音的质量，算法复杂度等方面，对ＭＢＥ声码器和部分常用标准语音压缩编码方案作了比较，也指出了今后所要研究的方向。     

CCITTG.722音频编码系统及其编,解码器的设计与实现

ＣＣＩＴＴＧ．７２２建议书描述的是一种５０￣７０００Ｈｚ音频信号的压缩编码系统，码率为６４ｋｂｉｔ／ｓ。该系统采用了子带自适应差分脉冲编码技术（ＳＢ－ＡＤＰＣＭ），具有ＦＭ广播的音质。本文简介了Ｇ．７２２压缩编码系统，介绍了运用ＴＭＳ３２０Ｃ２５定点高速数字，处理器实时实现编、解码算法的方法，分析了编、解码器的工程实现中要解决的主要问题。     

多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布.变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布.     

尺度小波零树视频压缩编码研究

根据ＭＰＥＧ－４对多媒体信息描述的新压缩标准,在深入研究尺度小波变换和嵌入式小波零树压缩编码原理的基础上,探讨了两种基于小波零树编码的具有连续分辨率的高频编码方法。尺度小波零树编码将低通子带独立编码,其它子带多尺度零树熵编码,实现了自然／合成视频信号的空间／质量尺度完全可调,尺度自适应运动补偿小波算法运用自适应步长来减少暂时冗余,保证了变码率下的视频传输质量。     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以EZW编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（FEZW）算法。实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW算法。     

~（232～238）U偶偶核低激发态转动谱费米子动力对称模型分析及其参数

应用费米子动力对称模型（ＦＤＳＭ）理论，通过对￣（２３２～２３８）Ｕ偶偶核低激发态实验资料的分析．得到了晕带能谱公式中的核力参数，解释了晕带的高自旋回弯现象。     

基于独立感知理论的鲁棒语音识别算法

为了提高在噪声环境下语音识别系统的性能,对基于子带独立感知理论的语音识别方法进行了研究.这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿.实验表明,子带分析采用非线性策略优于线性策略.基于独立感知假定的子带模型,虽然由于独立性假定丢失了带间相关性,但对于噪声环境下语音识别而言可以捕获噪声和识别对象的频谱差异,从而获得比全带分析更高的鲁棒性.     

OFDM系统中基于子空间加权的时延估计算法

针对低信噪比条件下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系统利用MUSIC算法（multiple signal classification）进行时延估计时，特征值分解得到的信号子空间和噪声子空间不能完全正交导致算法性能下降的问题，提出一种基于子空间加权的时延估计算法——WMUSIC算法（weighted multiple signal classification）。算法对信道频域响应估计的协方差矩阵进行特征分解，利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行加权处理，同时采用信号特征值的倒数对信号子空间进行加权处理，以修正MUSIC算法的伪谱，通过谱峰搜索得到时延估计值。仿真结果表明，与MUSIC算法相比，WMUSIC算法具有更高的时延估计精度，在信噪比为－8 dB时，估计精度在两径条件下提升71.46%，三径条件下提升19.48%。WMUSIC算法有效解决了低信噪比条件下MUSIC 算法伪谱谱峰存在混叠导致谱峰搜索误差较大的问题，可以完成较为准确的时延估计任务，提高了低信噪比条件下OFDM系统的时延估计性能。     

基于QR和子带分解的GSVD多麦克风语音增强方法研究

在GSVD(Generalized Singular Value Decomposition)多麦克风语音去噪方法中引入子带和QR(OrthogonalTriangular Decomposition)，从而提高了矩阵的分解速度.改进的方法由于对输入信号进行抽取和正三角分解的预处理，降低了计算复杂度.实验结果表明了改进方法的有效性和可行性.     

基于子带能量线性映射的噪声中端点检测算法

研究噪声环境下的语音端点检测问题。在低信噪比下 ,虽然噪声和语音的频谱分布不同 ,但是传统语音检测算法使用的时域能量没有描述能量在各频域子带的分布 ,对于语音和噪声没有很好的区分性。以前提出的基于时间 -频率的能量参数利用频域的限带能量加上时域能量来进行噪声中的语音检测。但是它们选择频带的依据是语音信号的高能量子带 ,而没有考虑噪声的子带能量分布。该文提出的语音检测方法同时考虑语音和噪声的频域能量分布 ,采用线性映射的方法将 Mel滤波器组的子带能量特征空间映射到噪声和语音最有区分性的一维子空间 ,得到新的特征参数 EL MBE进行语音检测。实验结果表明 ,在噪声环境下基于线性映射的能量参数比时域能量 ,基于时间 -频率的能量有更好语音检测性能。     

压缩感知图像的块子带自适应稀疏表示规则化重构

针对自然图像信号的非平稳特性和不同图像块的变换域系数的分布差异较大, 基于分块图像子带自适应 稀疏表示规则化,提出了一种新的压缩感知图像重构方法．先利用非局部相似块组估计每个分块图像变换域各子 带系数的均值和标准差,再将图像块各子带系数进行去均值并关于标准差归一化, 最后将去均值归一化处理的子 带系数的l₁范数表示用于规则化压缩感知重构．由于块子带自适应稀疏表示更加合理地表达了稀疏系数的重要 性,使得重构图像能够更好地保留纹理、边缘等细节信息．大量的实验结果表明: 相比组稀疏表示的压缩感知重构 算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均提高了0.69 dB．     

纯音脉冲强度JND测试值与SPIN理论严重背离

对不同持续时间１ｋＨｚ纯音的强度ＪＮＤ的测量表明，Ｗｅｂｅｒ比随信号持续时间的增加而减小，减小的速度信号持续时间的增加而减缓，到信号持续时间增另到５ｓ时Ｗｅｂｅｒ比不再随信号持续时间的增加而减小，此时Ｗｅｂｅｒ比随强度的变化与Ｗｅｂｅｒ定律极为接拉，而与内部泊松内部噪声（ＰＩＮ）理论，以及饱和内部泊松内部噪声（ＳＰＩＮ）理论的预期严重背离。