基于小波变换的语音信号的特征提取

本文将小波变换用于语音信号目标特征的提取,利用小波变换对语音目标进行小波包分解后提取各频带内的能量特征作为特征向量。实验表明,小波变换使信号的频率特征得到增强,且压缩了特征空间的维数,具有很好的语音信号分类效果。     

K-Medoids和FCM融合聚类法语音信号分类的应用

提出针对广播和航空语音信号的f-kmd融合聚类方法,对2种信号语音数据进行分段,提取每段短时语音数据的均值、方差、平均过零率、平均短时能量、归一化峰度和振幅指标等语音信号的基本特征进行归一化处理,利用模糊c均值聚类(FCM)方法对特征数据进行聚类分析,获得短时分段后的语音信号聚类结果,再对分段后的聚类结果整体上进行K-Medoids聚类分析,得到两类信号的聚类中心。实验表明,融合聚类方法能较好地对广播和航空语音信号进行分类,分类准确率较高,结果较稳定。     

能量矩与颜色聚类相结合的图像检索方法

检索效率和准确率是基于内容的图像检索技术的重要指标.首先采用一种改进的软聚类算法在颜色空间进行聚类预处理.在此基础上,提出一种快速有效的提取基于离散余弦变换的能量矩特征方法,对聚类结果进行基于能量矩特征的二次检索.实验结果表明,聚类预处理能大大地缩小图像的搜索范围,以达到快速、准确检索图像的目的,同时提出的分块能量矩对图像旋转、尺寸变化及噪声有较强的鲁棒性.     

基于HHT的线性调频信号分析与参数估计

基于Hilbert-Huang变换(HHT),提出一种有效的线性调频(LFM)信号的分析与参数估计的方法.首先对LFM信号进行HHT得到其Hilbert谱,并根据能量的准则提取其中的主成分,完成LFM信号分析.对利用能量型主成分提取法得到的LFM信号主成分进行最小二乘直线的拟合,计算直线的斜率与截距,得到LFM信号的参数的估计值.实验证明,能量型主成分提取方法,在较高的信噪比范围内具有一定的LFM信号估计效果.     

基于组合神经网络和模糊聚类的话者分类

基于话者分类的自适应语音识别是实现非限定人、大字表语音识别的一种很有前途的有效方法．本文设计了一种用于话者分类的主从式组合神经网络，以神经预测模型作为从网络，可以从短语音（一个音节，约０．３秒）中有效地提取、规正和压缩话者个人性信息；主网络采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络．针对话者个人性信息的模糊性，提出了模糊系统聚类算法和双类心聚类算法．实验验证了组合神经网络对于话者分类的有效性以及模糊聚类算法对不同文本的语音样本具有较好的适应性     

基于LLE和模糊核聚类的语音可视化仿真

根据语音信号的时变特性,提出了一种具有很好分类定位能力的语音可视化方法——局部线性嵌入(LLE)和模糊核聚类相结合的算法.通过利用LLE对提取的语音特征进行非线性降维,然后再利用模糊核聚类算法对其进行聚类分析,即利用Mercer核,将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对语音信号特征进行模糊核聚类分析.由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地支持基于位置的语音可视化.以10名男生和10名女生在实验室环境下的720个语音资料(汉语元音)作为样本进行了试验,试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于HHT的语音特征参数提取及其在说话人识别中的应用

阐述了分析非线性、非平稳信号的Hilbert—Huang变换（HHT）算法。针对非平稳语音信号,提出了一种基于HHT的提取语音特征参数HHT—IF的新方法,设计了基于VQ的说话人辨认系统,分别采用HHT-IF和LPCC从不同角度进行说话人辨认实验。结果表明,特征参数HHT-IF用于说话人识别是可行的。     

基于SVR的情感语音变换

提出了一种新的基于支持向量回归(SVR)的情感语音的变换方法.通过提取普通话10种情感语音的韵律特征,对比分析了中性语音和情感语音之间的韵律特征差异,利用SVR建立了基频、时长、能量、停顿等韵律特征参数的预测模型,并利用Straight算法实现了由中性语音向情感语音的转换.利用这种方法变换出的10种情感语音,其情感主观平均(EMOS)得分为3.4.     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

采用振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械状态识别新方法

配电开关动作产生的振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含机械状态信息.提出一种基于振动信号二维特征向量和模糊K均值聚类的配电开关机械状态识别新方法.利用HHT带通滤波对配电开关振动信号进行时频分解,分别求取各子频带信号的能量值和重心频率,得到振动信号的二维特征向量作为反映配电开关的机械状态的特征量.提取配电开关在正常、底座螺丝松动、机械结构卡涩及卸掉A相触头绝缘拉杆等4种典型状态实测振动信号的二维特征向量做模糊K均值聚类,结果表明,所提取的特征向量能有效地表征配电开关的机械状态.     

Hilbert-Huang变换理论及其计算中的问题

以地震波的谱分析为例 ,对比分析了Hilbert Huang变换 (HHT)与傅立叶变换的差别 ,结果表明 :HHT是对非平稳时程进行数据分析的有效工具 ,能有效地将各种频率成份以固有模态函数的形式从时程曲线中分离出来 ,但这种固有模态函数与傅立叶变换结果不同 ,而且Hilbert谱是包含时间 -频率 -振幅的三维谱 ;可采用在端点改造一个小波串的方法解决HHT存在的端点飞翼现象 .文中还提出确定是否终止固有模态函数分离过程的一种方法     

基于希尔波特-黄变换的海滩碎波带水体波动特征分析

 介绍了HHT原理及其端点效应与正交性,分析了台风过程中碎波带水体波动特征。结果表明,碎波带波浪在台风期间波能增大且向低频转移,台风过后波能减弱且向高频转移;海滩地下水波动主要受潮汐涨落影响,波动周期可能受台风增水影响;台风与天文大潮耦合导致海滩地下水位奇异性波动。     

锌钡白回转窑消色力指标的波动性成因分析

消色力是锌钡白的关键质量指标，某锌钡白回转窑的消色力指标不稳定，用傅立叶方法发现其包含的谐波分量比较显著，表明消色力波动存在一定的周期性，针对消色力序列是一非平稳序列，为得到关于波动的更详细信息，进而采用HHT时频联合分析的方法，通过对其边际谱的研究得到比较精确的波动频率，通过Hilbert谱的分析实现对该波动的时间定位，为质量问题的追溯提供了线索和条件。     

一种基于Hough变换的四边形分类识别算法

在直线和圆的识别算法基础上提出一种基于Hough变换的四边形分类识别算法,并进行实验验证。该算法通过Hough变换检测所构成四边形的4条线段,分别计算出4条线段与平面直角坐标系横坐标的夹角值(或是斜率),然后用冒泡排序法对夹角值排序后比较大小,根据线段间的关系(平行、垂直、相交)对四边形进行分类识别。算法可行,效果较好。     

一种分数傅立叶变换域的超宽带多址方式

本文提出了一种分数傅立叶变换域的超宽带多址方式,利用与时分多址相结合的思想,进一步将相位的变化引入到脉冲波形的选择中来。设计了一组正交性较好的脉冲波形,并将其应用于超宽带系统中。利用所采用波形在某一阶分数域发生能量聚集的特性,在分数域进行滤波降低多址干扰,仿真结果表明,本文所采用的多址方式有效地提高了系统的容量,各用户间正交性较好,分数域滤波可以进一步提高系统的误码性能。     

希尔伯特-黄变换端点效应的自适应端点相位正弦延拓方法

针对希尔伯特-黄变换（Hilbert Huang Transform,HHT）的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率适当的正弦延拓函数,使得原端点的包络线顺着端点附近波形延展,以改进EMD分解精度.为满足EMD内禀模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）与原信号的相关性精度和EMD较低迭代次数的要求,引入能表征EMD性能的目标函数.该函数可通过迭代次数、IMF个数和有效IMF的相关系数大小等来衡量.由于该方法的边界延拓参数是根据延拓周期比例系数、延拓信号长度系数和采样频率自动确定的,故其分解过程完全是一个自适应过程,不需要人为设置,具有较好的实用性.仿真和液压系统实例分析表明,该方法不仅能较好地解决HHT的端点效应,而且相对现有的延拓方法而言,筛选次数更少,能显著提高信号EMD分解精度,且减小Hilbert谱的端点效应,更加精确地提取了液压系统齿轮泵振动信号的故障特征,取得了较好的应用效果.     

基于HHT的雅鲁藏布江径流变化周期及趋势分析

 采用Hilbert Huang变换对雅鲁藏布江干支流上的10个水文站1956-2000年天然径流资料进行分析,探讨了雅鲁藏布江流域年径流变化的近似周期及其演变趋势。研究结果表明,雅鲁藏布江全流域范围内存在约3、6~8、9、11~13、16~17及22~24 a的近似周期。同时研究还发现,雅鲁藏布江干支流在20世纪60年代左右径流量较大,但在进入60年代中后期之后,年径流量呈逐渐减小的趋势,这种趋势在80年代附近达到极小值,此后径流量逐渐回升,并在90年代后逐渐进入相对丰水期。     

虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪的研制

介绍了Norden.E.Huang等人提出的Hilbert-Huang变换(HHT)信号分析方法的主要内容、经验模态分解的过程和希尔伯特谱、边际谱的概念等;以虚拟仪器的开发特点及应用为基础,利用软件和硬件相结合的方法,从硬件部分、软件部分、仪器面板3个方面介绍了虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪的设计,并成功开发了虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪,为工程信号测试与分析提供了一种全新的方法.     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。