基于非线性预测反滤波声门下嗓音源提取方法的研究

根据嗓音呼吸系统生理和生物物理原理,提出了利用声门下嗓音源研究声带振动特性的新方法,并建立了提取声门下嗓音源的非线性数学模型．在声门上、下声道耦合的条件下,用非线性预测反滤波技术提取了声门下嗓音源,并在不同发声方式条件下运用该模型和人体实验证实了该方法的有效性,克服了线性预测反滤波技术的不足,并消除了声门上、下声道所产生的伪迹．     

基于低电压二次节的甚高频电流模式低通滤波器的设计

提出了一个平衡结构二阶电流模式低通滤波器。该滤波器除输入端、输出端、直流电压偏置节点和接地电容连接节点外，再没有其它节点，电路寄生参数的影响被显著减小，它适合于甚高频滤波。给出了计及晶体管二级效应时的输出电流表达式，用非线性传递函数理论分析了非线性失真，并研究了噪声问题。理论分析表明，给出的滤波电路符合低电压趋势和甚高频滤波要求，具有比较小的谐波失真，在２ｍ工艺条件下，用ＰＳｐｉｃｅ５．０对一个１     

高质量线性预测分析语音的一种方法

提出了高质量线性预测分析语音的一种方法：首先用语音信号的小波变换检测声门闭合的时刻（ＧＣＩ），而两个相邻ＧＣＩ的间隔即为基音周期，从而可进行基音周期同步分析；其次，选择声门闭合时刻附近以外的声道受到弱激励的语音样本进行线性预测分析．该方法使选择样本的预测误差明显降低，大大提高声道参数估计的精度，其有效性已被实验结果所证明     

一种基于局部统计特性的自适应混合滤波器

基于图像的局部统计特性，结合线性、非线性滤波技术和图像序列处理技术，构建了一种新型自适应混合滤波器．该滤波器算法能够有效地滤除混合噪声，与同类算法相比，有更好的滤波稳健性、实时性，并具有较高的实用价值．     

一种基于LPC残差的语音激励脉冲逼近方法

针对某些语音LPC(L inear Pred iction Cod ing)分析的缺陷提出一种改进算法。该算法重点研究经典LPC分析后基音激励方向向下的语音,对这种浊音LPC残差进行后滤波以取代预增强的方法使其逼近语音激励。该算法将传统LPC分析中的声道模型和声门模型分开考虑,既避免了引入ARMA模型难以计算的缺陷,同时又显著的抵消了声门模型中极点的影响。实验表明,该算法对经典LPC分析后基音激励方向反向的语音,改善效果明显,残差的方向性与理论分析更加吻合。最后将该方案应用于语音水印的研究中,具有一定实用性。     

非线性滤波算法在水下导航定位技术中的应用分析

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)导航定位技术的发展需求,提出了水下目标的3种非线性滤波估计方法.首先,分别介绍了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)和粒子滤波(particle filter, PF)的基本原理和实现步骤.其次,针对PF算法存在粒子退化现象,提出了重采样算法,并通过数值仿真验证该算法的有效性.然后,为了解决PF算法中粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的粒子滤波算法(FA-PF).最后,在非线性环境下通过仿真实验对EKF、UKF、FA-PF算法的滤波性能进行对比分析,重点研究非线性强度及噪声特性对估计精度的影响.研究结果表明：重采样能够在一定程度上减轻粒子退化问题.在弱非线性高斯环境下,EKF、UKF、FA-PF算法的估计精度较为接近;在强非线性高斯环境下,UKF和FA-PF算法的跟踪性能明显优于EKF;在非线性非高斯环境下,FA-PF算法跟踪精度最高.     

矢量半径驱动的汉语普通话立体声道模型

为得到更加精确的声道共鸣特性,人们越来越关心说话时声道的结构及其形状变化。该文从MRI 3-D图像数据中提取了汉语普通话7个单元音[a]、[o]、[]、[i]、[u]、[y]、[e]的声道边缘、中线和矢量半径数据,并沿着声道中线从唇到声门等间距截取声道的36个截面,对于每个截面,根据矢量半径的大小使同一个位置的截面形状作线性过渡,从而建立用矢量半径驱动的汉语普通话立体声道模型。计算模型的共振峰并合成语音样本,在与自然语音对比的听辨实验中,该模型取得了较好的语音合成效果。     

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型

提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法，该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位，提高它们的定位精度和鲁棒性．应用该方法，根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计。开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型，该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性．运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型．GPS定位实验结果表明．与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比，所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性．     

捷联惯导系统初始对准中IUPF的应用与设计

针对大失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性引起的初始对准误差问题,引入了粒子滤波技术.首先,利用加性四元数误差建立了大失准角条件下的系统误差模型.然后,将无迹变换算法和迭代算法引入粒子滤波方法中,提出了迭代无迹粒子滤波算法.并且,为了解决迭代无迹粒子滤波算法中由于粒子数量所导致的算法精度和算法实时性的矛盾,采用采样重要性重采样的方法对迭代无迹粒子滤波算法进行修正,提出了一种既具有迭代无迹粒子滤波精度又计算量较小的新的非线性滤波算法.最后,进行了半物理仿真和数字仿真,比较了经典粒子滤波、无迹粒子滤波和修正后的迭代无迹粒子滤波等多种方案的滤波效果.仿真结果表明,在大失准角条件下,采用修正后的迭代无迹粒子滤波方法可以有效提高初始对准精度和算法的实时性.     

一种高效的非线性滤波技术

在处理非线性滤波问题时，通常采用的是广义卡尔曼滤波（EKF）方法．但在实际应用中，随着系统的非线性程度增加，该方法会出现较大误差或发散的现象．在此介绍了一种更高效的处理非线性滤波问题的方法——序列蒙特卡罗滤波（SMCF），并分析了该方法的理论基础及特点，同时也描述了该算法的具体实现步骤．给出了仿真结果并进行了分析．     

语音基频综合与补偿调节的实验研究

采用活体犬喉模型与人体实验方法,研究了喉上神经、喉返神经、上声道负载和贯声门压对语音基频的调节方式和规律;探讨了音调模式动态变化特性。结果表明,各语音声区、目标基频及基频动态模式由喉上与喉返神经、贯声门压和声道负载等因素分别以不同的程度综合调节所决定;当一种或几种调节因素因病变失效时,在一定基频范围内,可由其它因素补偿调节,取得语言所需的目标基频及其动态变化模式。研究结果对发声生理、嗓音康复训练与康复装置研究具有应用价值。     

不确定非仿射非线性时滞系统的神经网络自适应控制

针对一类不确定非仿射非线性时滞系统,提出了一种神经网络的自适应控制器.利用隐函数定理、泰勒展开式和中值定理,把非仿射非线性时滞系统转化为仿射非线性时滞系统,同时利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力,结合误差滤波理论及Young不等式处理时滞项.根据Lyapunov理论,在一定的条件下,给出了系统稳定的充分条件,并给予证明.该控制器保证了跟踪误差收敛,从而说明了该控制器的有效性.     

基于几乎干扰解耦的非线性系统自适应模糊输出反馈控制

研究了一类基于几乎干扰解耦的MIMO非线性不确定系统的输出反馈控制问题.研究的非线性系统具有嵌入式下三角结构,比严格反馈形式的非线性系统更具一般性,非线性系统的状态部分不可测.通过综合应用模糊逻辑系统和命令滤波反推控制技术,构建自适应模糊输出反馈控制器,命令滤波技术的引入消除了传统反推控制方法运算中存在的计算膨胀,设计的控制器不仅保证整个闭环系统的稳定性,而且在L2增益的意义上抑制了干扰对输出的影响.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种蝉鸣声数字化建模的改进方法

蝉鸣声是耳鸣掩蔽治疗最常用的一种匹配声源, 而目前数字化合成的蝉鸣声存在声音机械的问题. 针对该问题, 本文对蝉鸣合成数字化模型的激励源、声源模型和声道模型进行了优化: 使用滤波成型波作为激励源; 在声源信号中加入第二泛音分量; 对声道模型的参数进行修改. 最终合成的蝉鸣声在频谱丰富度和声音自然度得到了优化, 对耳鸣的掩蔽治疗提供了技术参考.     

基于奇异值分解的非线性滤波算法

为了克服强单音干扰条件下传统的线性预测滤波方法抗干扰性能不佳的问题,提出了一种联合奇异值分解(SVD)和非线性滤波抑制直接序列扩频通信(DS／SS)中单音干扰的方法,建立了相应的系统模型,并与传统的线性和非线性滤波器的误码率进行了比较．仿真结果表明,基于SVD的非线性滤波算法对干扰有很强的抑制能力,较好地改善了系统的性能．     

对红外背景、低信噪比条件下的小目标检测技术研究

低信噪比条件下小目标检测技术的研究是红外信息处理中的关键性问题．灰度形态滤波是一种结合信号形状的非线性运算，基于灰度形态滤波的预处理可有效地抑制图像中的背景干扰和噪声．对于多帧连续运动图像，经过前端的滤波预处理后，图像之间存在着一定的关联性，利用相关性结合神经网络算法可以对运动目标轨迹进行有效的刻画．     

基于Shannon尺度展开的非线性滤波方法

随机动态系统状态的条件概率密度函数可以说是滤波问题的完全解。据此，作者提出了一种新的非线性滤波方法，供助非线性函数在Shanon尺度空间的展开，通过计算条件概率密度函数来计算状态的最优估计。     

一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出一种非线性递归中值滤波的改进算法，对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者。     

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统鲁棒H∞滤波设计新方法.在该方案设计方案中通过构造含有三重积分的Lyapunov -Krasovskii 泛函,给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标.     

一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出了一种非线性递归中值滤波的改进算法．对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者．