小波变换在突变信号检测中的应用

本文介绍了小波变换应用于实变信号检测的原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例在文中得到验证。     

基于形态滤波和小波变换的基音检测新方法

提出了一种基于数学形态滤波和小波变换相结合的基音检测方法。检测前采用文中提出的形态滤波算法对噪声信号进行滤除，突出了基音周期。用小波变换对滤波后语音信号的突变点进行检测，进而提取出了基音周期。实验表明该方法对噪声有较强的鲁棒性，能够精确地检测出基音周期。     

一种基于三阶统计量的基音周期检测新方法

利用小波变换和三阶统量的基本特性,提出了一种小波变换与三阶统计量结合的基音周期检测新方法;在低信噪比的基音周期检测中,该方法可以获得比其它基音周期检测法更精确的结果;文中还分析了压扩因子和门限因子Ｋ的选择,实验表明,Ｋ在一定范围内取值时对基音周期检测结果影响不大。     

一种基于三阶统计量的基音周期检测新方法

本文利用小波变换和三阶统计量的基本特性,提出了一种小波变换与三阶统计量结合的基音周期检测新方法;在低信噪比的基音周期检测中,本方法可以获得比其它基音周期检测法更精确的结果文中还分析了压扩因子和门限因子K的选择,实验表明,K在一定范围内取值时对基音周期检测结果影响不大.     

基音检测的小波快速算法

文中给出小波变换用于基音周期检测的基本原理及快速算法，实验表明，该方法基其它基音检测方法相比具有明显的优越性。     

基于小波变换的语音基音周期检测

语音信号是一种非平稳信号,基音周期是语音信号最重要的参数之一,传统的基音检测方法存在一些缺陷.小波变换鲁棒性强、能很好地反映信号的时频特性,非常适合处理非平稳信号.为准确提取基音频率,提出了一种基于小波变换的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子分离出语音信号的浊音段,然后对浊音段采用空域相关函数降噪...     

基于小波变换的清浊音分类及基音周期检测算法

该文提出了一种基于小波变换的鲁棒性基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

一种基于小波变换的清浊音分类基音检测方法

提出了一种基于小波变换的鲁棒性基音周期检测方法。首先结合平均能量频带分布和短时过零率这两个特征参数对语音信号进行清浊音判决,然后对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换和自相关算法相比,该方法鲁棒性好,对基音检测具有更高的准确性。     

一种小波变换与自相关结合的基音周期检测法

提出了一种小波变换和自相关结合的基音周期检测方法,它克服了纯小波变换法在对某些信号检测时阈值难以确定的缺陷,在真实语音的基音周期检测计算机仿真中取得了较好满意的结果。该方法对于噪声具有较好稳健性。     

基于小波变换的语音基音周期鲁棒性检测

固定门限的小波变换基音检测算法,在浊音信号起始段和结束段的模极大值不能有效提取。文中提出一种基于小波变换模极大值的基音周期自适应前后向跟踪算法,并结合过零率检测,实现了弱浊音信号基音周期的鲁棒性检测。算法对浊音信号采用自适应帧长,对陡变的基音周期能够准确提取,对噪声有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的语音基频提取新算法

该文将小波变换应用于具有连续语音特征的三字词语音的基频提取,并针对实验中出现的问题对算法进行了改进,提出了一种新的基于小波变换的语音基频检测算法。该算法主要包括:离散小波变换计算、基于投票策略的基频点选择和基频起点确定、基频检查、异常点修正、头尾漏点处理以及基于投票策略的基频点精确定位。实验表明,该算法较好地克服了基于小波变换传统算法的不足,更适合于连续语音的基频提取,缺陷是需要较多的计算时间,不太适合于实时性要求较高的系统。     

Mandarin tone recognition based on wavelet transform and hidden Markov modeling

This paper presents a method of tone recognition for Mandarin speech by using combination of wavelet transform and hidden Markov modeling techniques. A pitch detector based on singularity detection and multi-resolution analysis of wavelet transform is employed for estimation of pitch periods, and hidden Markov modeling with partition Gaussian mixtures probability density function is used for the tone recognition. The algorithm can provide recognition accuracy of 97.22% and 94.47% for speaker-dependent and speaker-independent tone recognition, respectively.     

一种基于小波变换的SAR图像船舰检测的新算法

根据小波变换和Teager能量算子(TEO)的局部特性,该文提出一种基于SAR图像的船舰检测算法.该算法对SAR图像进行小波变换,计算小波系数的Teager能量.根据小波域的Teager能量对船舰信号的增强特性,使用双参数CFAR检测SAR图像船舰.仿真结果表明,新算法与传统的双参数CFAR检测算法和基于K-分布的单元平均检测算法相比,在船舰检测数和虚警数性能指标上均优于传统检测算法.     

故障信号的分析与检测方法

讨论了小波变换及其基本性质,探讨了基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法。在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成分,使信号的奇点、突变点被放大,成为诊断故障信号的手段。     

一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法

本文给出了一种基于小波变换和隐Markov模型(HMM)的声调识别方法。根据小波变换检测信号突变的性质,充分利用多分辨率分析,准确可靠地实现了基音检测;采用分划Gauss混合(PGM)概率密度函数的HMM进行汉语声调识别,推导出用PGM函数的Viterbi算法的简化递推式。在匹配计算量大大减小的情况下,特定人的四声识别率为97.22％,非特定人达到94.47％。     

利用子波变换检测瞬时信号

本文提出一种基于子波变换的检测瞬时信号的方法。推导出一种适合于检测瞬时信号的子波基函数，并将其应用于检测波形和到达时间未知的瞬时信号，利用子波的伸缩和时移特性，通过对信号做多尺度的子波变换，可以在低信噪比下很好地检测到信号，本文还推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，理论分析和计算机模拟结果表明，本方法是有效的，是提高检测性能的一种新途径。