基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。     

基于盲分离技术的肺音信号中心音干扰的去除

在分析去除肺音信号中心音干扰重要性和目前几种分离方法局限性的基础上，利用二者之间的相对独立性，首次将盲分离技术应用于分离肺音信号中的心音干扰，实验结果显示，本方法能有效地分离肺、心音混合信号，得到更加干净的肺音信号。     

基于肌音信号的虚拟假肢控制

将肌音(Mechanomyography,MMG)信号作为假肢控制的生理信号源,实现了对于虚拟假肢的抓放控制。针对手部在握紧-张开动作过程中前臂肌肉声音信号,提取动作信号的7种时域特征并利用线性分类器进行分类识别,用以分辨手部动作类型,正确率为(95.63±2.55)%,并利用辨识结果产生控制信号实现对虚拟手的控制。结果表明肌音信号的动作判断具有很高的正确率,为利用肌音信号控制假肢提供了依据。     

面向语音情感识别的语谱图特征提取算法

为研究信号相关性在语音情感识别中的作用,提出了一种面向语音情感识别的语谱图特征提取算法.首先,对语谱图进行处理,得到归一化后的语谱图灰度图像;然后,计算不同尺度、不同方向的Gabor图谱,并采用局部二值模式提取Gabor图谱的纹理特征;最后,将不同尺度、不同方向Gabor图谱提取到的局部二值模式特征进行级联,作为一种新的语音情感特征进行情感识别.柏林库(EMO-DB)及FAU Ai Bo库上的实验结果表明:与已有的韵律、频域、音质特征相比,所提特征的识别率提升3%以上;与声学特征融合后,所提特征的识别率较早期声学特征至少提高5%.因此,利用这种新的语音情感特征可以有效识别不同种类的情感语音.     

煤矿井下地音监测信号的小波变换处理方法

针对煤矿井下地音信号复杂的情况,提出一种基于小波变换的地音信号处理方法,并对现场信号进行实验分析.结果表明：小波变换方法可以去除地音信号的背景噪声,将复杂的声发射波形数据分解为具有单一特征的波.该研究为工作面动力灾害的实时预报提供了依据.     

语谱图二次傅里叶变换特定人二字汉语词汇识别

以语音信号的语谱图作为处理对象,提出了基于语谱图二次傅里叶变换对特定人二字词汇识别的方法.首先对语谱图二次傅里叶变换频域图的图像意义以及相应的语音特性表征进行了详细剖析;然后对语谱图频域图像进行二进宽度行投影,将投影值作为语音识别特征值,以支持向量机为分类器,进行特定人二字词汇语音整体识别.采用1 000个语音样本进行了仿真实验.结果表明,该方法正确识别率可达到92.4%,为汉语词汇整体识别提供了新的思路.     

基于单导肺音信号的呼吸气相识别

为进行不用测量气流的自动肺音识别,提出了一种基于单导肺音信号的呼吸气相检测算法。在肺音平均功率谱上定位出吸气顶点和呼吸气相切换点。通过吸气顶点,来判断气相模式,为肺音特征分析提供时域定位标准。经37例实验数据验证,结果表明:全自动模式下正常肺音分相准确率为85.7%,半自动模式下的准确率达92.3%。该算法可有效地识别呼吸气相,可简化肺音研究。     

肺音信号特征及数字处理

1 肺音信号采集及处理系统肺音信号采集及肺音处理系统框图如图1所示。传感器采用B·K公司4166型,频响为2.6～10KHz(±2dB),灵敏度为50mV/Nm~(-2)磁带记录采用DL型磁带记录仪,其频响为40～1200Hz(±2dB),信号处理用日本的7T08型信号处理机。信号采集是在西安医科     

肺音信号非高斯ARMA模型及双谱研究

应用高阶累积量方法，从肺音信号辨识肺胸系统的ARMA模型参数.分别在肺胸系统正常和异常的情况下，对肺泡呼吸音、哮呜音和喘钟呜音进行了分析。实验结果表明，高阶累积量能够很好地抑制高斯噪声，并能提取由于肺部机能异常引起的肺胸系统声传递函数的变化，对肺胸系统自动分类、识别和肺部疾病的快速诊断具有重要价值。     

基于AlexNet模型的佤语语谱图识别

针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNet模型用于佤语语谱图识别.实验表明,语谱图识别可以有效解决语音识别过程中清、浊音对实验识别结果的干扰,实验准确率达到96%.     

基于Gabor小波和局部二值模式的步态识别

利用步态对个人身份进行识别已经受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,Gabor小波能提取不同方向、不同尺度空间频率特征,因此,首先利用Gabor小波提取步态能量图不同方向、不同尺度的信息,得到其幅值谱图,再利用LBP来提取Gabor幅值谱图的局部信息,相对于LBP直接作用于步态能量图,能提取步态能量图更多方向、更多尺度的局部特征。最后,利用具有良好降维和辨识能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对提取的LBP特征进行维数约减和特征选择,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。该算法在中科院自动化所的CASIA数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。还针对步态识别中的小样本问题提出了一种样本扩充方法,解决了步态识别中的小样本问题,并提高了算法的识别率。     

基于S变换的罗音信号检测算法

呼吸音中的罗音信号随机性强,变异性大,同时又蕴含了丰富的疾病信息.为从呼吸音中有效地检测出罗音,文中引入S变换,提出了一种基于S变换的罗音信号检测算法.首先从呼吸音信号S变换的时频谱图中提取罗音的时频特征,降维后采用局部峰值判别法检测罗音.实验结果表明,该算法的罗音信号检测正确率达93.70％,检测性能优于其他算法,说明该检测算法是有效的.     

基于分数阶希尔伯特变换的罗音特征提取

现有的罗音检测方法存在检测效果不理想、计算复杂度过高等不足,而分数阶希尔伯特变换对信号中的异常分量有着高度敏感性.文中在不同的分数阶将希尔伯特变换作用于罗音信号；变换后的信号表现为逐步相移.之后将原肺音信号与各阶变换结果构建相关函数,以各阶相关函数为待匹配特征,将其与标准模板相匹配,匹配系数高的判定为罗音,否则判为非罗...     

基于肺音谱图Hough变换的喘鸣音识别方法

提出了一种基于Hough变换从肺音的STFT光谱图中检测喘鸣音的方法.这一方法先对采集的数字肺音数据的STFT谱图进行ROI区域的截取,再利用Canny算子进行图像边缘检测,最后基于Hough变换数据的分析来自动识别喘鸣音.临床分析的数据包括临床采集的肺音和国际上共享的肺音文件.Hough变换检测方法在60例喘鸣音的检测中达到了87%的准确率,70例正常呼吸音的识别率达到74%.     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

基于CNN-BGRU的音素识别研究

音素是一个语言体系中最小的语音单位,音素识别在大词汇语音识别任务中不受词汇和语句的限制.因此,选择音素作为识别单元,建立基于CNN-BGRU的神经网络模型,实现音素语谱图的分类.首先,使用短时傅里叶变换生成音素语谱图作为模型的输入;其次建立CNN-BGRU模型,利用改进的VGGNet模型提取音素语谱图的特征,再使用双向门控循环单元(BGRU)实现音素语谱图的序列信息表示;最后,通过Softmax分类器实现音素语谱图的分类.实验使用TIMIT英语语音数据集进行音素语谱图识别,准确率达到98.6%,优于CNN(VGG16)、CNN-RNN、CNN-BRNN、CNN-BLSTM这4个模型.     

基于区域改进LBP的三维人脸识别

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于区域改进局部二值模式(LBP)的三维人脸识别算法.首先将预处理后的三维点云转化为深度图并进行归一化处理;然后根据表情对人脸的影响,利用二元掩膜提取人脸的刚性、半刚性和非刚性区域;对每个局部区域,计算其改进LBP特征,并用等价模式进行表征;最后使用稀疏表示分类器(SRC)对单个局部区域进行识别实验,并使用带权重的稀疏表示分类器(W-SRC)对刚性和半刚性区域进行决策级融合,给出最终识别结果.在FRGC v2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.     

S1240交换机的音信号分配与录音通知

作者对Ｓ１２４０数字程控交换中音信号分配原理和分配网络作了阐述，然乒对音信号中录音通知音的应用进行了分析，比较、最后举了设置一个音乐台的实例说明。