基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。     

Hammerstein系统遗忘因子有限窗口分解辨识

提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。     

语音自动查询系统的开发

报道了一种新的信息传播方式,开发的电话多路监控语音自动查询系统,将计算机技术与电话通迅技术结合,取得了较好的效果。     

基于密码学的通信安全性——语音的数字加密方法

基于密码学的通信安全性思考,提出了语音的数字加密方法,设计了一种加密体制及两部密钥的模型。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。     

毫米波频率步进信号目标辨识角误差信息提取途径

研究在频率步进目标辨识功能下,获取弹目线相对于导引头轴的俯仰及偏航角误差信号的可能途径。方法根据圆锥扫和实验数据对天线波瓣方程进行拟合,从而论证获得取获角误差信号的３种可行性方案。     

一种应用神经网络的实时语音增强方法

提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性．它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要．     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

信息安全领域的新课题：短波语音传输加密

过去的几年里,因为世界经济的空前繁荣,IT产业得到了长足发展．同时也正是因为涉及全球的信息化浪潮给世界经济注入了新的活力．也引导着当今世界新的发展进程。在这个发展进程中,我们因为信息共享的缘由,一方面要求更加广泛意义的开放．另一方面我们又力求涉及到自身的信息能够可监控和可管理．这车身就是一对矛盾。要解决好这个客观存在的矛盾,信息安全技术就更倍受关注。     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．