检索结果-南通市图书馆

高噪声环境下基于倒谱距离的语音端点检测算法的实现

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中国农业大学学报 2006年第2期11卷 82-84页

作者：王媛刘珩中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息，对倒谱距离算法进行了改进，利用语音信号的倒谱向量判断语音端点信息。MATLAB仿真实验结果表明，在白噪声和汽车噪声环境下，信噪比分别为10dB和15dB时，得到的语音单字清晰度分别达到93％和9... 详细信息

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息，对倒谱距离算法进行了改进，利用语音信号的倒谱向量判断语音端点信息。MATLAB仿真实验结果表明，在白噪声和汽车噪声环境下，信噪比分别为10dB和15dB时，得到的语音单字清晰度分别达到93％和95％，实现了90～1004B高噪声环境下可靠的语音通信。

关键词：倒谱距离语音端点检测语音信号高噪声

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高噪声环境下舰船通信语音信号增强方法研究

舰船科学技术 2019年第24期41卷 124-126页

作者：刘静中国移动通信集团广西有限公司广西南宁530028

在海洋中航行的船舶,由于海浪和机械噪声的干扰,会对船舶的通信导航造成很大的影响,本文主要研究了高噪声环境下的船舶语音通信方法,通过对通信语音信号的编码进行优化,可以有效提高语音信号的信噪比,从而可以显著增强船舶的通信能力,... 详细信息

在海洋中航行的船舶,由于海浪和机械噪声的干扰,会对船舶的通信导航造成很大的影响,本文主要研究了高噪声环境下的船舶语音通信方法,通过对通信语音信号的编码进行优化,可以有效提高语音信号的信噪比,从而可以显著增强船舶的通信能力,提高了航行安全性。

关键词：高噪声增强信号

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高噪声条件下基于投影的二维条码倾斜检测

微计算机信息 2006年第8S期22卷 232-234页

作者：梁英宏王知衍华南理工大学计算机科学与工程学院

图像倾斜纠正是二维条码自动识别过程中的重要步骤,最常用的倾斜角检测方法是基于Hough变化的方法,实际应用中Hough变换峰值扩散效应显著,同时在速度上也难以适应实时应用的需求。提出使用投影法对倾斜的二维条码图像进行倾斜角判断,并... 详细信息

图像倾斜纠正是二维条码自动识别过程中的重要步骤,最常用的倾斜角检测方法是基于Hough变化的方法,实际应用中Hough变换峰值扩散效应显著,同时在速度上也难以适应实时应用的需求。提出使用投影法对倾斜的二维条码图像进行倾斜角判断,并通过加速策略提高检测速度,能够在高噪声条件下快速得到精确的结果。

关键词：倾斜检测条码识别投影 Hough变换高噪声

声学测温在混响和高噪声条件下的时延估计研究

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动力工程学报 2014年第7期34卷 529-533,563页

作者：沈国清张世平安连锁华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室北京102206 华北电力大学国家火力发电工程技术研究中心北京102206

针对电站锅炉冷态时的混响问题和热态时的高噪声问题,进行了时间延迟估计的仿真研究,并在实验室环境下分别模拟混响和高噪声工况,对声波飞渡时间的测量进行了实验研究.结果表明:对于混响环境,通过巴特沃斯滤波器对信号进行先期滤波处理... 详细信息

针对电站锅炉冷态时的混响问题和热态时的高噪声问题,进行了时间延迟估计的仿真研究,并在实验室环境下分别模拟混响和高噪声工况,对声波飞渡时间的测量进行了实验研究.结果表明:对于混响环境,通过巴特沃斯滤波器对信号进行先期滤波处理,再利用基于PHAT互相关加权算法的时间延迟估计,可以有效去除混响影响;对于高噪声环境,基于巴特沃斯滤波和ML加权函数的互相关算法可以较好地消除炉膛背景噪声的影响.

关键词：声学测温时间延迟估计混响高噪声

修正样条小波最小二乘法用于分辨高噪声重叠峰

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分析测试学报 2005年第3期24卷 86-89,94页

作者：张永清赵小年莫金垣华南理工大学环境科学与工程学院广东广州510640 中国特种飞行器研究所湖北荆门448035 中山大学化学与化学工程学院广东广州510275

采用连续样条小波变换确定重叠信号的组分峰的数目和峰位置,将样条小波最小二乘法加以改进,使其成为既能滤出噪声又能分峰的新方法。对信噪比为1的重叠峰进行处理,得到满意结果。该方法只需对信号进行一次处理,处理速度快,且数据点无须... 详细信息

采用连续样条小波变换确定重叠信号的组分峰的数目和峰位置,将样条小波最小二乘法加以改进,使其成为既能滤出噪声又能分峰的新方法。对信噪比为1的重叠峰进行处理,得到满意结果。该方法只需对信号进行一次处理,处理速度快,且数据点无须为2n(n∈Z)。应用于毛细管电泳电导信号的处理,得到满意结果。

关键词：样条小波最小二乘法(SWLS) 高噪声重叠峰分辨

基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

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激光杂志 2014年第10期35卷 57-60,63页

作者：易欣郭武士朱海四川工程职业技术学院计算机科学技术系四川德阳618000 西安交通大学计算机科学与技术系西安710049

针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分... 详细信息

针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分类。在ORL和FEI量大通用人脸数据库及自己搜集的数据库上的实验结果表明,在添加噪声的情况下,识别率也可高达98.9%,相比几种较新的识别方法,本文方法取得更好的识别性能。

关键词：概率神经网络高噪声人脸识别二维线性判别分析离散小波变换