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针对传统语音信号时延估计易受噪声和混响环境影响,导致声学测量方法的测量精度降低的问题,提出一种基于改进二次互相关的时延估计方法。首先,采用滤波器对接收的音频信号进行滤波处理;然后通过二次相关算法抑制噪声对信号的干扰,并结合Hilbert变换方法对二次互相关峰值进行锐化处理,从而提升语音信号时延的峰值点检测精度;最后将改进的算法应用到声学测量中进行仿真验证。实验结果表明,在低信噪比SNR=-5 dB和SNR=-10 dB的环境下,对比于广义互相关算法和二次相关算法,提出的改进二次互相关算法的峰值明显度更高,时延估计精确度更高。而在高信噪比和混响环境下,改进二次相关算法的时延估计结果均优于另外两种算法。由此可知,改进的二次互相关算法的抗噪性能更强,时延估计效果更佳,可提升声学测量精度。 相似文献
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基于时延估计(TDE)的声源定位算法是数字助听器中的核心算法之一,其估计精度会受到噪声和采样频率等因素的影响,导致了定位的不准确性。针对这一问题,结合相关峰精确插值算法(FICP),提出了一种基于二次相关改进的广义互相关时延估计算法。该算法通过二次相关,有效地降低噪声的干扰,再利用FICP,提高相关函数的分辨率。仿真实验表明,无论在低信噪比,还是在高信噪比环境下,改进算法的时延估计性能都有了明显改善。 相似文献
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如果只凭借整数倍的采样间隔计算平稳信号,会存在时间延迟问题.为解决上述问题,提出无线分布式网络非平稳信号时延估计方法.由于网络中含有噪声信号、干扰信号和网络信号,针对三者建立时延估计模型,运用二次相关算法降低干扰信号对网络信号影响,保证在低信噪比环境下对时间延迟的有效计算.为了避免出现伪峰值,影响计算结果,将二次相关函数与希尔伯特变换算法相结合,使相关函数的偶对称性转换为奇对称性,并将对峰值的检测转换为过零检测,将误差控制在最低,完成对时延的估计.通过仿真结果表明,所提方法有着较优的计算效果,且在噪声环境和混响环境下,依然可以实现对非平稳信号时延的有效估计. 相似文献
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Yun-Hao Yuan Author Vitae Author Vitae Qiang Zhou Author VitaeAuthor Vitae 《Pattern recognition》2011,44(5):1031-1040
Multiset canonical correlation analysis (MCCA) is difficult to effectively express the integrated correlation among multiple feature vectors in feature fusion. Thus, this paper firstly presents a novel multiset integrated canonical correlation analysis (MICCA) framework. The MICCA establishes a discriminant correlation criterion function of multi-group variables based on generalized correlation coefficient. The criterion function can clearly depict the integrated correlation among multiple feature vectors. Then the paper presents a multiple feature fusion theory and algorithm using the MICCA method. The detailed process of the algorithm is as follows: firstly, extract multiple feature vectors from the same patterns by using different feature extraction methods; then extract multiset integrated canonical correlation features using MICCA; finally form effective discriminant feature vectors through two given feature fusion strategies for pattern classification. The multi-group feature fusion method based on MICCA not only achieves the aim of feature fusion, but also removes the redundancy between features. The experiment results on CENPARMI handwritten Arabic numerals and UCI multiple features database show that the MICCA method has better recognition rates and robustness than the fusion methods based on canonical correlation analysis (CCA) and MCCA. 相似文献
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在利用数字图像与数码相机的噪声相关性来鉴别数字图像来源的实验中,发现噪声相关性有对称和非对称两种分布。为了提高鉴别数字图像来源的正确性,正确设置判别阈值,针对噪声相关性的非对称分布,在(0,1]区间构造了一个广义chi平方分布的新函数,并提出了一种利用广义chi平方分布来描述噪声相关性的非对称分布和利用广义高斯分布来描述噪声相关性的对称分布的新方法。实验结果表明,该方法与仅采用一个广义高斯分布的方法相比,可以使鉴别错误率降低38%以上,可见利用不同的概率密度函数来描述相应的分布是减小鉴别错误率的一个有效途径。 相似文献
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典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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引入关联缺陷的软件可靠性评估模型 总被引:1,自引:0,他引:1
关联缺陷的存在很大程度上是由于缺陷的检测能力被其他缺陷所屏蔽,它不仅影响软件测试结果,还扭曲了软件可靠性评估模型的评估结果.从软件缺陷的自身角度来分析软件检测以及可靠性评估失效的原因,对关联缺陷进行了详细分析.为了在软件可靠性评估时获得更符合实际缺陷数量的预测值,将广义关联应用于现有可靠性评估模型的改进上,并提出了P-NHPP(phase-nonhomogeneous poisson process,简称P-NHPP)可靠性模型.实验分析表明,P-NHPP具有较好的拟合效果和预测能力. 相似文献
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基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的肓信号分离(BSS)算法.首先选取后非线性混叠模型(PNL)分析基于广义相关系数的独立性测度;然后采用Gram-Charlier扩展形式估计输出参数并获取评价几率函数,结合最陡下降法求得分离矩阵和参数化可逆非线性映射的算法迭代公式.仿真结果表明,采用所提出的算法能够定量分析各分离信号间的非线性相关程度,有效分离后非线性混叠信号. 相似文献
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基于广义相关系数的Agent行为决策模型 总被引:2,自引:1,他引:1
对于Agent之间交互作用的研究是多Agent系统研究领域中的一个重要方面。Agent的行为决策作为在进行交互作用时的关键过程,更引起研究者的极大重视。而现有的对于Agent的行为决策的研究多局限于特定的交互作用环境或特定的应用中,如协作、协商、竞争等。基于广义相关系数的MAS交互作用框架,将各种类型的交互作用——协作、自利、竞争、敌对——都纳入到这一统一框架之下。本文在这一框架的基础上,建立了基于广义相关系数的Agent模型,以及基于广义相关系数的Agent行为决策模型。该决策模型不再受限于单一的环境,而是可以根据Agent间的广义相关系数,灵活地进行行为选择。提高了Agent在开放的、动态的环境中的适应性,其行为效果也更加符合Agent的设计目的。 相似文献