交互地震子波提取技术

利用子波的最大相位和最小相位分解技术，在复赛谱域得到一组具有相同振幅谱、不同相位谱的子波集合。根据方差模最大等数学物理准则以及用户对地震资料的先验信息和处理要求，借助于交互处理工具，用户可以从子波集合中确定其希望并认可的地震子波，从而完成子波反褶积、子波零相位化等提高分辨率的处理工作，达到识别和追踪薄层反射的地质要求。对物理模型采集的地震记录和实际野外采集的地震记录进行了子波提取实验，并利用提取的地震子波对地震资料进行了提高分辨率处理。实验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

基于改进的长短期记忆神经网络方言辨识模型

在案件侦破中方言的辨别能提供重要线索,为了对汉语方言进行辨别,基于长短期记忆神经网络LSTM的方言辨识模型被提出,语音样本数据其中包括地区口头禅均采集于贵州省6个地区,并提取梅尔频率倒谱系数MFCC,每份语音样本MFCC后面加上相应的地区口头禅MFCC,然后采用滑窗进行信息重叠分块,对每块分别进行横向与纵向奇异值分解并保留高贡献率的特征向量,把分块合并作为方言识别模型的输入数据。先对LSTM进行改进,然后构建方言识别模型,通过交叉实验对该模型进行训练和验证,从而对滑窗的宽度进行优化,同时与循环神经网络RNN进行比较。实验结果证明本研究构建的LSTM模型对汉语方言识别是高效的。     

一种新的四元阵列融合声源识别方法

针对声源识别中观测模型线性化误差,信号特征参数提取依赖于经验分析阈值判断而造成信息丢失的问题,本文从信号观测模型、预处理、特征提取与分类识别、半实物仿真试验等方面,提出了一种新的四元阵列融合声源识别方法。首先在系统坐标系下建立了四元阵列有色噪声环境下的观测模型;其次基于EMD理论,给出了四元阵列EMD融合算法,有效抑制了高频信号的干扰;再次基于MFCC-DTW方法,设计了阵列信号特征提取与分类识别算法;最后通过半实物仿真试验,并与相关研究基础对比,分别验证了本文提出的EMD融合算法及阵列信号特征提取与分类识别算法的有效性。     

用倒频谱分析纱条条干不匀

本文用倒频谱分析技术研究了纱条条干不匀结构。从UT-ⅡB型条干均匀度仪取出纱条不匀的电信号送入信号分析仪,构成倒频谱分析的测试系统。通过实验和理论分析可知,用倒频谱分析纱条条干不匀,可以提取出一般波谱图中无法得到的信息,有助于进一步分析纱条不匀的成因。     

复倒频谱分析与相位展开的研究

复倒频谱不仅有解卷积分离和提取目标信号的作用,而且它保有相位信息,可作逆过程分析复原源信号,用于声源振源的识别和机械故障诊断.本文从理论上论述了复倒频谱的建立和相位展开,并在计算机,采用自适应积分方法,以堆栈形式极大限度地减少DFT的运算次数,通过应用实例回波检测的结果证明了复倒频谱分析的有效性.     

齿轮箱升降速过程阶次倒谱故障诊断方法研究

齿轮箱升降速过程中的振动信号包含有重要的参考信息,研究该过程中的振动信号,有助于识别齿轮箱的故障.将常规的倒谱分析技术与阶次分析相结合,提出了阶次倒谱的齿轮箱故障诊断方法.首先利用重采样技术,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒阶次谱分析,就可提取齿轮的故障特征.实验分析结果表明该方法能有效地识别齿轮的故障类型.图8,表1,参8.     

基于倒谱特征的舰船辐射噪声识别算法研究

研究了舰船辐射噪声的倒谱信息．倒谱可以避免连续谱特征的不稳定性，基于此，将倒谱代替连续谱作为舰船辐射噪声识别的特征，并对实测的海上数据进行了仿真实验．结果表明，该方法可以有效地达到识别舰船辐射噪声的目的，且识别率高．     

一种语音信号对数幅度谱包络的无偏算法

LPC谱估计算法摆脱不了全极点模型的束缚,通过提高模型阶数来获得更好的频谱包络,但其在谱的谷值处有很大偏差的缺点.文中对倒谱法通过对对数频谱密度函数定义和对残差的迭代更新,得出了一种对数幅度谱包络的无偏算法.与LPC和MEL-LPC法比较具有较多优点,为语音信号零极模型的估计和对语音特征研究提供依据.