基于随机信号非线性特征的信号体制识别

在信号处理与模式识别相结合的信号体制识别中,利用Ｖｏｌｔｅｒｒａ非线性模型对随机信号进行分析,求解出Ｃａｕｓｓｉａｎ随机过程的输出自相关函数和功率谱密度。通过时域和频域特征提取及二次函数分类,提高识别的准确率和系统的广谱性。     

随机信号的计算机均衡系统

介绍了随机信号的计算机均衡系统原理，从幅值域，频域出发完成了计算机模拟机信号的设计和实现方法。     

浅析信号相关分析及在工程测试中的应用

介绍了运用概率统计参量描述在工程信号处理中广泛存在的变量（信号）间的相关性，及相关分析技术在工程测试中的应用。     

计算机音频工作站

本文是对计算机音频工作站的介绍，解释什么是计算机音频工作站，介绍了计算机音频工作站的定义、组成、用途、档次和特点。     

基于MATLAB的信号相位差的互相函数求法

信号相位差测量在信号处理中有着重要的意义。文章分析了互相关函数求解信号相位差的原理，并介绍了在MATLAB下求解信号相位差的具体方法。     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理，利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ12V190B型柴油机缸盖振动信号的分析中，用非爆发段信号作为待消信号，对原信号进行了对消，抑帛了噪声及其他信号，突出了有效信号。     

一种用DSP实现音频和视频信号处理的方法

介绍了一种采用DSP的同步串口和并行外设接口,对I2S标准音频数据和ITU-R 656格式数字视频信号进行处理的方法.在此基础上,提出了系统的总体设计方案.通过系统样机的硬件与软件调试,实践结果表明,在音乐播放和数字监控中,设计的系统完全满足各项功能参数.     

基于音频信号的广告检索和定位

音频信息的检索是多媒体检索技术中的一个重要方面，本文讨论一种基于音频信号的广告条目检索和定位方法，它利用短时平均过零率和互相关函数从实时音频数据流中快速检测和定位广告条目。     

柴油机缸盖周期性振动信号的自相关周期识别

提出了类周期概念,利用拓展的周期信号自相关函数,实现了柴油机缸盖振动信号类周期的识别和主要振动波形的提取。实践证明,该方法的准确性高,有利于实现数据处理的智能化,为进一步分析柴油机缸盖振动信号奠定了扎实的基础。     

基于音频信号的检索定位自适应方法

音频信息的检索是多媒体检索技术中的一个重要方面。本文讨论一种基于音频信号的广告条目检索和定位的一种自适应方法，它利用短时平均过零率和互相关函数从实时音频数据流中快速检测和定位广告条目．     

改进检测周期脉冲信号的非线性随机共振系统

在利用非线性随机共振系统检测周期脉冲信号的研究中,通常采用的非线性系统为双稳态系统。针对双稳态系统的两个结构参数不易调节,误差较大,限制了系统检测性能的提高。为了优化系统,提高系统检测性能,提出采用只有一个结构参数且具有积分放大作用的单稳态系统。通过分析信号频谱,对比信号幅值,证实结构参数取较小值的单稳态系统具有积分作用,易于调节。Matlab、Monte-Carlo仿真验证具有积分特性的单稳态系统可获得更佳的检测效果。     

有源声音传感器探头的设计及在漏水探测相关仪中的应用

利用压电式传感器及低噪声低功耗放大器设计了漏水检测探头,使用A/D-D/A转换器TLV320AIC10芯片及TMS320C5402 DSP芯片等实现了两路音频信号实时采样及相关分析系统的硬件电路,采用C语言及汇编语言实现了系统软件设计.实验结果表明,该系统性能可靠,有较高的实用价值.     

Audio Signal Generator System Based On State Machines

A state machine can make program designing quicker,simpler and more efficient. This paper describes in detail the model for a state machine and the idea for its designing and gives the design process of the state machine through an example of audio signal generator system based on Labview. The result shows that the introduction of the state machine can make complex design processes more clear and the revision of programs easier.     

智能保健监测系统中音频信号的分类算法研究

针对Mel频率倒谱系数(MFCCs)信息在区分音频信号时的局限性,提出一种基于不同特征提取技术的两级分类策略,对智能保健监测系统的9种音频信号进行分类。分类的第一级采用MFCCs及其变化率(ΔMFCCs)作为隐马尔可夫模型(HMM)的输入。在第二级,将不同频段的功率谱密度的一阶差分均值和标准差作为分类的特征。实验结果表明,功率谱密度的一阶差分包含了MFCCs所不含有的重要分类信息,该方法使得实时保健监测系统的平均分类准确度高达97.37%,具有较好的鲁棒性和分类准确性。     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.     

基于随机共振的微弱多频信号检测方法

根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下对低频成分的敏感性,提出了基于随机共振的微弱多频信号检测方法.将待检测的未知频率信号与巳知频率的载波信号在混频器经外差法作用后产生差频与和频两种频率成分,通过调节载波频率可使差频在零频率点附近变动,从而使得双稳系统的输出发生特征极为明显的变化,为频率检测提供可靠的检测依据.理论分析和数值仿宾结果表明该方法是有效、可行的,具有良好的应用前景.     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

基于非线性系统随机共振的多频弱信号检测

针对实际探测的弱信号常常是多个频率弱信号共存的的情形,进行了利用随机共振检测多频周期性弱信号的研究,以便把利用随机共振的弱信号检测应用于信息处理中微弱信息识别与提取。数值计算结果表明,在适当调节系统参数的情况下,强同频噪声下的多频周期性弱信号经过非线性双稳态系统后,相差不超过一个数量级的几个低于0.5Hz的不同频率的弱信号都可以同时发生随机共振而被检测出来,其信噪比改善十分明显,可以提高30dB以上。该方法在信息识别与信息处理方面具有潜在的应用价值。     

乘性与信号调制噪声在线性模型中的随机共振

研究了乘性噪声和信号调制噪声作用下一阶线性模型的随机共振现象.根据线性系统理论,利用噪声的统计特性,得到了系统输出幅度增益的解析表达式.研究发现,输出幅度增益是激励信号频率和系统参数的非单调函数,即出现了"真实的"随机共振和广义的随机共振现象;另外,输出幅度增益是噪声强度和噪声相关率的单调函数:随噪声强度的增大而增大,随噪声相关率的增大而减小.     

SDN环境下基于支持向量机的DDoS攻击检测研究

软件定义网络（Software-Defined Networks,SDN）提出了全新的架构思想,但控制器易受分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）的攻击导致资源耗尽. 针对上述问题,提出了一种SDN环境下基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的DDoS攻击检测算法—RF-SVM(Random Forest-SVM). 首先,根据DDoS攻击和分类特点结合数据包头信息选择关联的六维特征;然后,利用随机森林计算特征权重并筛选特征,得到一个最优特征子集;最后,采用SVM算法检测DDoS攻击,以达到较好的分类性能. 在相同场景的实验结果表明:RF-SVM算法比SVM算法和RF算法具有更高的检测率、查全率和F₁值.