含噪语音信号中噪声参数的一种估计方法

为了提高含噪语音信号中噪声参数估计的实时性,利用语音信号的短时平稳性,提出了一种无需对含噪语音信号进行有声／无声检测的噪声参数估计法。仿真实验表明,该方法计算效率高、噪声参数估计的实时性,即使是噪声特性随时间缓慢变化也可得到良好的估计结果,可以方便地溶入到基于短时谱幅度估计的语音增强处理中。     

结合信号谐波特性的均值参数测量窗设计

为了有效抑制准周期信号均值类参数测量时由信号频率的起伏变化和对信号的非同步采样引入的误差，对加窗函数采用组合余弦表示并结合周期信号频谱的谐波特性，提出了一种用于准周期信号均值类参数高精度测量的加窗函数设计方法。首先，基于测量误差在采样同步时为零，并对采样不同步不敏感，分别导出了组合余弦窗的有效条件及其优化设计的平坦性准则；进而以平坦性准则为约束建立了组合余弦窗的系数方程组；最后通过求解方程组确定组合余弦窗的系数，实现了组合余弦窗的优化设计。采用优化组合余弦窗对信号加窗，能够最大限度地抑制各谐波之间的泄漏干扰，显著降低了均值类参数的测量误差。基于组合余弦窗的平坦性准则对广为应用的矩形卷积窗的最优性进行了分析，揭示出在各信号谐波频点处矩形卷积窗的频谱满足相同的平坦性。对典型信号有效值的测量进行数值模拟表明：信号频率在±10%之内起伏变化时，与同宽的矩形卷积窗相比，采用窗宽为2个和3个信号周期的优化组合余弦窗后测量精度分别提高了11倍和27.5倍以上。     

基于嵌入式Web服务器的物联网网关设计

随着传感器、无线通信、嵌入式系统等技术的发展,在宽带移动通信、IPV6和云计算技术的支撑下,物联网已经广泛应用于仓储物流、智能电网、公共安防、智能楼宇等领域,受到了各国的重视,被视为计算机互联网与移动通信网络之后的第三次信息化浪潮.作为连接感知网络与传统通信网络/互联网的桥梁,物联网网关在物联网应用中起到极为重要的作用,在网络架构上有利于现有的通信网络/互联网与感知网络的无缝融合.结合嵌入式Web Server BOA和AES加密技术,本文提出了一种基于嵌入式Web服务器的物联网网关设计方案,并实现了不同网络之间的数据安全传送、协议转换,同时该网关具备内部网关和业务网关的功能,最后给出了该设计的实现技术和系统验证.     

一种生理参数电话线传输系统的实现

介绍了一种包括心电、血压和体温等生理参数的多参数电话线传输系统．该系统分为中央接收单元和家庭发送单元两部分,中央接收单元通过电话线可同时接收多个家庭发送单元发来的数据．中央接收单元的系统软件在设计上采用以Ｗｉｎ９５为平台,以ＶＢ５．０和ＶＣ＋＋５．０为开发工具,具有病人档案管理、心律自动检测和异常分析等功能．     

一类新的窗函数——卷积窗及其应用

提出了用若干矩形窗的卷积运算构造出一类新的窗函数, 称其为卷积窗; 给出了第1至第8阶卷积窗的时、频域表达式; 研究了卷积窗在高精度谐波分析中的应用. 结果表明: 与具有相同时长的其他著名窗函数相比, 当采样同步误差较小时, 卷积窗具有最小的频谱泄漏效应, 因此特别适合于周期信号的高精度谐波分析和参量估计. 误差分析和数值结果均表明: 当使用p阶卷积窗对大约p个周期的采样信号加窗时, 各阶谐波的频率误差、振幅误差及相位误差均与相对频偏的p次方成正比.     

基于字典学习的LSP参数稀疏表示及性能分析

为了研究LSP的稀疏表示方法,高效量化LSP参数,基于字典学习对LSP参数进行稀疏表示,并采用MOD和K-SVD算法训练参数字典,以平均谱失真和均方根误差为准则,通过仿真实验分析了算法的有效性,得出了字典学习时的稀疏度、原子个数等关键参数选取的原则。对比训练和测试LSP参数均方根误差性能曲线发现:随着稀疏度的增加,LSP参数字典外推能力增强,对训练集外参数稀疏表示性能恶化逐步减弱。     

基于统计模型实现语音信号有声/无声检测的研究

基于语音信号短时平稳性以及语音信号和噪声的统计模型，提出了一种语音信号有声/无声的检测方法。该方法可对所有语音短时帧更新噪声参数的估值，因而提高了检测的准确性，根据噪声参数以及语音和噪声的统计特性定义了似然比，确定了有声/无声的判别准则，研究了判别阈值、平滑因子等参数以及缓变非平稳背景噪声对检测结果的影响。实验结果表明，即使背景噪声具有缓变特性，利用该方法仍可得到良好的检测结果。对不同的应用，在检测过程中判别阈值的选取应结合平滑因子进行必要的优化。     

语音信号中相位信息的听觉感知研究

通过主观听觉测试实验，研究了语音信号中相位信息对人的听觉感知的影响．实验结果表明，保持语音信号的幅度谱不变，在改变其相位谱时，只要重建信号在时域中的包络不变，重建语音和原始语音就不存在主观听觉上的差异．重建语音的听觉感知效果主要取决于附加相位对频率的导数的起伏幅度．重建语音中不同频率分量之间的最大相对时移决定语音感知的质量，当最大相对时移小于10ms时，语音感知质量最优；只要相位失真带来的不同频率分量之间的最大相对时移小于20ms，就不会影响对连续语音的正常理解．     

有效值及有功功率测量的综合误差分析

分析了用加权算法求有效值及有功功率时，同步偏差及量化噪声对测量精度的影响，得到其综合误差公式。结果表明：随着所用权函数阶数的增加，不同步采样引起的测量误差将快速减小以至成为次要因素，量化误差将可能成为主要误差因素。采样数据量化引起的测量误差正比于量化精度而反比于采样点数的开方根。通过增加量化位数及采样点数均可降低数据量化引起的测量误差。