一种复杂二值图像边界跟踪与提取算法

针对传统边界跟踪算法对多个有公共点的目标只能提取一条外边界轮廓的缺陷,提出一种改进的八邻域边界跟踪与提取算法,该算法不仅能成功跟踪图像中单个孤立目标的边界,而且对多个有公共点的目标能分别进行边界跟踪与提取,并可根据需要提取边界点参数序列。该算法在三维地震资料相干切片断层解释中得到应用,并取得了令人满意的效果。     

基于CORDIC算法的高斯随机噪声实时产生研究

该文提出了一种基于坐标旋转数字计算机（CORDIC）算法实时产生高斯随机噪声的硬件实现方法。运用变换抽样法处理均匀分布随机序列，实时产生一对独立的高斯噪声序列，处理过程中用到的对数、开方、三角函数等超越代数计算利用CORDIC算法，构建运算功能单元在超大规模集成电路上实现。硬件仿真结果表明，这种方法生成的高斯噪声精度高，误差小，性能稳定，硬件速度可达到90MHz以上，适用于高速信号处理领域。     

有色噪声在物理小波变换下功率谱分布研究

借鉴Christopher Torrence等利用噪声小波功率谱的统计特性检测有效信号的方法，研究有色噪声在匹配地震子波的物理小波（以下简称物理小波）下的功率谱分布规律，Monte Carlo仿真结果表明，该功率谱服从x2^2分布，这是在小波域辩识有效信号和噪声的基础。利用假设检验的统计学方法，可以确定有效信号能量分布空间。     

基于人工神经网络的智能识别数字模型

人工识别阿拉伯数字既耗时又费力,提出了一种利用BP网络与竞争网络相结合的神经网络来识别阿拉伯数字的模型,仿真结果表明,该模型能够对数字进行准确、快速地识别,且抗噪能力较好.可以用于对部队番号、邮政编码、证件等进行识别.     

一种改进的小波域语音去噪方法研究

分析了信号和噪声在小波域的不同特征表现，并根据语音中浊音和清音的特点，提出了一种改进的多尺度多阈值的小波域语音去噪方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理，既抑制了噪声，又减少了语音段信息的损失，提高了信噪比．仿真结果表明，这是一种有效的语音增强方法．     

基于支持向量机的信号滤波研究

提出了基于支持向量机（SVM）的信号滤波方法．由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点，因此该方法与传统方法相比，能更有效地抑制随机加性噪声．在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响，通过对基于SVM的函数回归形式的变换，得出了一种能描述滤波原理的表达式．从该表达式中可以看出，核函数的作用相当于低通滤波，而其参数决定了滤波器的截止频率，从而可以通过对核函数参数进行优化，以取得最佳的滤波效果，达到抑制随机加性噪声的目的．仿真结果表明，基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声，为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段．     

垂直地震剖面资料中的随机噪声衰减

针对常规滤波方法没有考虑背景噪声的问题，提出了一种利用背景噪声统计规律的小波域随机噪声衰减方法．在假设背景噪声是统计平稳的前提下，首先估计背景噪声与直达波到达之后的实际地震记录的相关系数，在这个系数比较小的情况下，利用每一道直达波到达前的背景噪声估计该道噪声的统计参数，然后给出噪声阈值估计，进而在小波域衰减垂直地震剖面（VSP）资料的随机噪声，获得高保真的VSP资料．对合成地震记录和实际资料的仿真实验表明，新方法比常规滤波方法的信噪比提高了约2dB，且更能体现地震信号的时变特点，处理后的剖面同相轴更清晰．     

时钟抖动和相位噪声关系的研究

时钟的抖动和相位噪声是衡量时钟综合性能的最主要的指标，但是有关这2个指标之间的关系论述很少，明确说明抖动和相位噪声的含义，而且通过建立典型数学模型对2个指标的关系作出了论证．同时引入例子说明抖动性能对A／D转换系统的影响，并举例说明抖动的测量值与计算值之间的区别和关系，说明时钟抖动和相位噪声是对时钟时序性能时域和频域的不同描述，它们之间存在着确定的对应关系．     

高速交替/并行数据采集系统时钟研究

研究了交替/并行数据采集系统中采样时钟抖动、采样时钟偏差、高速ADC量化误差与采集系统信噪比的关系.通过对采样数据的一级近似以及合理的假设,推导出了信噪比的数学表达式.用建立的仿真模型验证了数学表达式.结果表明,在输入信号频率较高时,信噪比以20 dB/10倍频下降,时钟抖动等效均方值决定了20 dB/10倍频下降的起始位置.     

音源特征用于提高话者确认系统的鲁棒性

给出了一种采用音源特征信息提高以声道倒谱参数为特征的话者确认系统噪声鲁棒性的方法,提取了两类音源特征参数：短时（单帧）特征参数和较长时（多帧）特征参数,并分别构建了两个利用音源特征参数的与文本无关的话者确认辅助子系统.采用线性加权对主、辅子系统的输出进行融合.在NIST＇03数据库上100个男性话者的对比实验表明,音源特征参数具有良好的噪声鲁棒性,声道特征与音源特征具有较强的互补性,尤其是在较强的噪声背景下,利用音源特征可以有效地提高以声道倒谱参数为特征的确认系统的鲁棒性.