用于HDTV的非递归正交镜像滤波器设计

子带编码是实现高清晰度电视频带压缩的一种方法，子带编码中，常采用正交镜像滤滤器消除各子带谱的混叠。本文提出一种用窗函数进行ＱＭＦ优化设计方法，并给出两个具体ＱＭＦ设计例子。     

基于提升方法的三带自适应双正交滤波器组

研究了基于三带提升方法的三带自适应双正交滤波器组的设计.在设计中,用子带编码增益作为设计准则,从一个滤波器组（标准正交或双正交）开始,通过联合自适应提升方法来设计三带双正交滤波器组.设计结果表明：子带编码增益可以得到明显提高,而且该方法还可以推广到M带情况.     

用序惯提升设计双正交滤波器组

在分析三带双正交滤波器组的构建和提升方法的基础上,提出了用序惯自适应提升法设计三带自适应双正交滤波器组的方法,并给出了设计算法。仿真结果表明子带编码增益显著提高。     

噪声环境下应用于语音标注的端点检测算法研究

端点检测是语音标注的重要前序技术,针对语音标注,设计了一种基于信噪比分类的自适应端点检测算法.该算法首先对标注语音的信噪比分布范围进行分析,将信噪比分类,在每类信噪比范围内选择对应较优的算法.在高信噪比范围选择子带谱熵法,在中等信噪比范围内选择均匀子带频带方差法,而在低信噪比环境下先对带噪语音进行谱减法去噪处理,再采用...     

一种基于内容增强的可见光-红外线图像融合方法

为更好地保留可见光图像的丰富细节信息, 提出一种基于方向导波的动态图像压缩增强方法对可见光图像和红外线图像进行融合. 首先, 利用方向导波增强方法对可见光图像进行增强; 其次, 对增强后的可见光图像和对应的红外线图像利用非下采样轮廓波进行分解, 得到一个低频子带和一系列高频子带, 用稀疏表示理论对低频子带进行融合, 用参数自适应的脉冲耦合神经网络对各高频子带进行融合; 最后, 利用非下采样轮廓波的逆变换得到融合图像. 实验结果表明, 该方法在客观质量评价和视觉检测方面均优于传统方法.     

一种基于双正交小波分解的自适应数字水印技术

提出了一种基于小波域上的自适应图像水印嵌入方法，它根据各小波子带的噪声敏感度和视觉掩盖特性，将基于Legendre序列的伪噪声水印添加到图像小波子带的特定数据上，实验结果表明，本水印具有很好的不可见性，并且对图像压缩和噪声干扰具有比DCT域水印嵌入算法更强的健壮性。     

压缩感知图像的块子带自适应稀疏表示规则化重构

针对自然图像信号的非平稳特性和不同图像块的变换域系数的分布差异较大, 基于分块图像子带自适应 稀疏表示规则化,提出了一种新的压缩感知图像重构方法．先利用非局部相似块组估计每个分块图像变换域各子 带系数的均值和标准差,再将图像块各子带系数进行去均值并关于标准差归一化, 最后将去均值归一化处理的子 带系数的l₁范数表示用于规则化压缩感知重构．由于块子带自适应稀疏表示更加合理地表达了稀疏系数的重要 性,使得重构图像能够更好地保留纹理、边缘等细节信息．大量的实验结果表明: 相比组稀疏表示的压缩感知重构 算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均提高了0.69 dB．     

面向语音增强的聚焦自适应波束形成方法

针对语音信号相对带宽大、麦克风存在误差以及现有自适应波束形成方法宽带干扰抑制能力不足的问题,提出一种面向语音增强的聚焦自适应波束形成方法。首先将Capon空间谱处理为接收信号的概率密度函数,并对不同频带设计了基于阵列观测数据的聚焦矩阵,从而根据干扰功率自动调整频率聚焦程度;然后,计算聚焦后的样本协方差矩阵和各子带频段内的干扰加噪声协方差矩阵,并利用聚焦矩阵重构出宽带数据的干扰加噪声协方差矩阵;最终,通过重构出参考频率下的期望信号协方差矩阵,修正期望信号方向的导向矢量并得到自适应波束形成器的加权向量。数值仿真结果表明：所提方法能够有效地对期望信号进行接收的同时充分抑制宽带干扰;所提方法在强干扰处的聚焦误差仅为现有方法的约1%;在信噪比为15 dB且入射角误差为3°的情况下,所提方法的输出信噪比较现有方法提高约12 dB。     

一种适于说话人辨认的自适应频率尺度变换

该文提出了一种适于说话人辨认的自适应频率尺度变换,基于说话人信息在不同频带中的非均匀分布性质,通过F比衡量不同频率子带对说话人信息的贡献大小,设计自适应频率滤波器,提高贡献大的频带的频率分辨率,降低贡献小的频带的频率分辨率,提取鉴别性特征DFCC。干净语音环境下,不同测试文件的实验表明,该文提出的DFCC特征的识别率比传统MFCC特征平均提高了1.45%,表明特征的稳定性好,对语音内容不存在依赖性;在不同信噪比的噪声环境下,识别率平均提高了6.37%,表明DFCC特征能够充分利用语音频带中包含的说话人信息,具有良好的抗噪性能。     

PCK对西部高师化学专业学生培养新思考

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.