基于小波分析的梅尔频率倒谱参数?

采用HMM模型和MFCC参数的语音识别器对普通话中声母音素的区分度不够理想,而在基于识别的计算机辅助发音教学系统中的辅音的识别具有特别重要的意义.考虑到相同发音位置不同发音方式的声母音素变化较快且高频信息较多,本文将小波分析的方法引入到提取梅尔频率倒谱参数(MFCC)的过程当中,来提高信号高频部分的时域分辨率,提出了基于小波分析的梅尔倒谱参数MFCC_Wavelet.结合高低频不同分帧方式的MFCC_Wavelet参数与HMM模型的语音识别器,本文测试了MFCC和MFCC_Wavelet两种参数在4类发音中的区分性,实验结果表明,在相同发音位置不同发音方式、塞音与不塞音、送气音与不送气音及擦音与不擦音4类发音错误中,MFCC_Wavelet的总体效果好于MFCC.     

计算尺度函数和小波函数中心频率的GUI及其应用

在数字信号的时频分析中,确定小波和小波包最佳分解层或最大分解层的问题中,均会涉及到中心频率。鉴于在软件Matlab中只能计算小波函数的中心频率,不能计算尺度函数的中心频率,而且也未见涉及该问题的文献,故基于功率谱计算尺度函数和小波函数中心频率的方法,编写了计算尺度函数和小波函数中心频率的人机交互软件。该软件可以方便快捷地计算尺度函数和小波函数的中心频率。实例计算结果表明,方法和程序是有效且可行的。     

三维小波功率谱

本运用高维小波变换理论，通过三元张量积多分辨分析方法，严格推导出了三维分离小波功率谱的计算公式，并找到了它与传统的Ｆｏｕｒｉｅｒ功率谱之间的联系。由于实际样本总是有限取样的，常常是不完备的，作为Ｆｏｕｒｉｅｒ功率谱的补充，小波功率谱可能测量了密度场结构的不同方面，对于宇宙大尺度结构的成团统计分析研究，有着潜在的应用价值。     

小波神经网络及其应用

本文将某时间段的传染病数据视为非平稳的时间序列,提出了一种小波多分辨分析和小波神经网络相结合的传染病预测方法,一定程度上克服了现有的传染病预测方法过度依赖数学模型的局限性。对美国疾病控制中心（CDC）2003-2004年的疑似流感（ILI）%数据仿真实验表明了该方法对于非平稳的时间序列预测的有效性。     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。     

高斯小波-最大熵谱分析法及其在机械故障诊断中的应用

充分利用小波和现代谱分析的优点,提出一种新的谱分析方法——高斯小波－最大熵谱分析方法。介绍了该方法的分析步骤,并应用于减速机的故障诊断。该方法实现了在机械设备故障诊断中不同频带范围内零部件故障信息的分离和提取。     

频率合成新技术及其应用

分析了锁相频率合成、直接数字式频率合成和混合式频率合成新技术,阐述了频率合成技术的新进展及发展趋势,介绍了频率合成技术在现代通信与电子系统中的各种应用。     

小波倒频谱及其应用

建立了一种新的二次频谱分析方法,首次提出了小波倒频谱的概念,将基于小倒频谱的多尺度统计特量综合监测法应用于微孔钻削的状态监测,取得了较子的结果。     

小波尺度谱在AE信号特征提取中的应用

通过分析典型声发射信号及其特征提取,将小波尺度谱引入到声发射故障诊断领域,首次提出了声发射信号的小波尺度谱分析法。给出了小波基函数及其参数的选取,克服了声发射信号小波尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷。将小波尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确。仿真分析和实验研究均表明小波尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测与故障诊断。     

Daubechies样条小波及其应用

分析研究了二维张量积形式Daubechies样条小波,在此基础上构造了张量积形式的正交样条小波并应用于薄板稳定性问题,对具体实例求得所对应的有限元法中的数值解.     

小波变换及其在多粒子产生中的应用

介绍了有紧致支的几种小波展开及其与多分辨率分析的关系，讨论了它在高能多粒子末态相空间结构分析中的应用。     

分频波阻抗反演方法及其应用

应用岭回归法对波阻抗反演进行了理论和应用研究。引入了分频思想,将地震资料分成几个一定频宽的频段数据进行反演。在用低频成分反演时,避免高频噪声的影响;用高频成分反演时,避免低频噪音的影响。理论模型和实际资料的反演结果表明此方法稳定,反演结果可靠,使信噪比有一定提高。     

分频波阻抗反演方法及其应用

应用岭回归法对波阻抗反演进行了理论和应用研究。引入了分频思想 ,将地震资料分成几个一定频宽的频段数据进行反演。在用低频成分反演时 ,避免高频噪声的影响 ;用高频成分反演时 ,避免低频噪音的影响。理论模型和实际资料的反演结果表明此方法稳定 ,反演结果可靠 ,使信噪比有了一定提高     

一种小波神经网络的快速学习算法及其应用

提出一种基于最小二乘的小波神经网络的快速学习算法,与现有的同类算法相比,该算法无需任何矩阵运算,兼有快速收敛和计算量较小的特点,有助于提高小波网络的实时性能,推导了算法,几个典型的函数逼近的仿真实例表明了算法的优良性能。     

改进的小波阈值去噪法及其在语音信号去噪中的应用

语音信号是一种非平稳的时变信号,利用小波对非平稳信号处理具有明显的优势。小波阈值去噪算法因其算法简单,计算量小而广泛应用于信号去噪。但是硬阈值函数易造成信号振荡,软阈值函数引入固定偏移从而造成高频信息丢失。基于上述两种方法的不足,提出了一种改进的阈值函数并且对该函数引入的可变参数进行了自适应确定。仿真结果表明该方法在可以有效去除噪声的同时,减少了信号振荡,保留了信号高频成分即保留了信号尖峰点信息,改善了语音质量。     

随机干扰的谱估计及其在重磁数据处理中的应用

本文提供了重磁数据随机误差的一种谱估计及其在评价重磁数据处理结果可靠性方面的应用。如以D_n表示原始随机误差的方差,以D_(nβ)表示处理后的方差,则误差传递系数K可写成 K=[D_(nρ)/D_n]~(1/2)≈[integral from n=-ωN to ωN P_n(ω)|H(ω)|~2dω/integral from n=-ωN to ωN P_n(ω)dω]~(1/2)其中ω_N为折迭波数,H(ω)为变换算子.以上讨论可扩展到二维情况。应用这种方法可以估算波数域各种变换的误差传递系数K,评价处理结果的精度,从而作出较好的地质解释。     

加密信号的频谱分析与快速算法

本文提出了等间隔加密信号的倾讲分析方法和计算加密信号的快速算法.与FFT界法比较,这种算法的计算效率提高一倍.     

紧支集正交子波的构造及其应用

介绍了紧支集子波的特性,详细讨论Daubechies子波的构造方法并给出应用实例.说明子波变换用于系统响应信号的分析是十分有效的.     

智能超声频谱分析在无损检测中的应用研究

介绍了智能超声频谱无损检测系统的设计和试验研究．该系统采用实时高速数据采集（ＡＤＣ，ＫＳＶ３２０８），与发射－接收系统及自动提取缺陷电路等一起构成了系统的硬件．将相关分析、谱估计、系统分析、模式识别与神经网络等现代数字信号处理技术应用到整个系统中，构成了系统软件．利用本系统成功地对平槽、圆孔、斜槽（样本数为３×８）进行了定性、定量分析     

广义频谱及其在经济学和金融学的应用

综述了时间序列频谱分析，尤其是一种广义频谱方法的新近发展。Hong（1999）提出的广义频谱是建立在通过特征函数进行的数据转换的基础之上。它可以刻画线性和非线性的相关关系，而通常的频谱或高阶频谱恰易将非线性的相关关系遗漏。还探讨了广义频谱在经济学和金融学中的广泛应用，其中包括市场有效性的检验，动态资产定价模型的正确性， 价格变化方向的可预测性，风险值模型的完备性以及概率密度预测的最优性。