一种结合人脸检测的多码率小波图象编码方法

在结合人脸检测的基础上，提出了一种多码率的小波图象编码方法，该方法分利用了人眼的视觉特性，强调人眼对图象的主观感受，高压比时恢复图象仍能保持较好的主观质量。  

独立分量分析在说话人识别技术中的应用

独立分量分析方法能够将线性混合信号进行分离,得到统计独立的源信号,能用于提取组合语音的特征基函数。倒谱矢量符合ICA变换的假设条件,用ICA方法对MFCC特征进行转换得到ICA特征基,继而用于说话人识别,建立了一个基于独立分量分析的说话人识别系统。实验结果表明,在噪声环境下此系统具有更高的识别率。  

《发动机故障诊断系统设计》

设计出一套适合实车不解体的发动机故障诊断新系统，它利用PC声卡配合LabVIEW采集排气噪声，然后对发动机不同状态下排气噪声信号进行矢量量化分析，从而完成系统的设计。实验结果表明该系统方案切实可行，诊断准确,为发动机故障诊断系统设计提供了一条新途径。  

基于小波的图象数据管理系统

根据小波的多分辨率特性，提出了解决图象数据管理的解决方案，并开发出基于小波的图像数据管理系统。该系统实现了图象数据管理的自动化；通过小波算法完整集成了图象数据管理存储、分类、检索和传输的各个环节。高质量的图象压缩编码技术可以节省大量存储资源，灵活的传输机制可大大降低网络带需求。提出的基于内容的图象检索引擎可以在大型图像数据库中快速定位特定的图象。  

基于学习矢量量化的运动目标检测算法

提出一种基于学习矢量量化的运动目标检测算法.通过训练样本,网络能自适应地确定区分运动目标和背景的阈值向量.输入向量包含图像的 YCbCr 颜色空间分量和灰度共生矩阵的方向特征.两者融合到算法中,有效抑制了背景亮度变化对运动目标检测的干扰.仿真实验结果表明,即使在背景模型亮度剧烈变化的情况下,算法也能够准确检测出运动目标.  

基于“码袋”算法的话者自动辨认系统

在话者自动辨认系统中,话者数量是决定辨认时间的最主要因素。因而在大数量注册话者的辨认中如何减少辨认所需要的运算时间是一个关键问题。针对这一问题,提出了一种新的基于＂码袋＂的话者模型设计算法,它通过统计＂码袋＂中每个码字在话者语音中的概率分布来实现话者模型的设计。实验结果表明该算法在保证较高辨认率的同时,有效地降低了话者自动辨认系统的计算复杂度。  

SELP声码器基音周期参数量化合成改进算法

针对正弦激励线性预测(SELP)声码器在解码端使用整型基音周期会引入额外舍入误差的问题,提出了一种码本整型化修正算法,该算法通过对码本中的各个码字在线性域进行取整,达到与解码端反量化过程一致的效果.测试结果表明,该算法能够有效地降低基音周期对数域矢量量化的量化误差,并且能够将合成语音的平均意见得分(MOS)提高0.05左右,明显改善合成语音质量.  

基于自组织特征映射神经网络的地图压缩

本文在介绍自组织特征映射（SOFM）神经网络的基础上，针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法，提出使用该算法对彩色地图进行压缩。实验表明此方法对地图具有明显的压缩效果，对其色彩进行了优化。压缩后地图的细节有一定损失，但不影响地图的判读。  

基于分类矢量量化器的超声检测数据压缩方法

研究了基于分类矢量量化技术的超声数据压缩算法，提出了基于峰值数的超声数据分类方法以及基于峰值距离失真测度的码字搜索算法。本文提出的算法充分利用了超声信号的特征，能够很好地保存超声信号的峰值信息。实验表明，相对于普通矢量量化器，本文提出的分类矢量量化器能够在保持相同压缩比的情况下提高重构信号的信噪比。将此矢量量化器与霍夫曼编码相结合，其压缩比可达1：50，高于基于小波变换的压缩算法。  

莱斯信道下大规模MIMO系统混合模数转换器的随机向量量化方案

针对大规模MIMO系统用配置单精度模数转换器(ADC)来降低系统能耗会导致系统损失部分性能的问题,提出了一种莱斯信道下大规模MIMO系统的采用混合ADC的随机向量量化(RVQ)改进方案。该方案在频分双工模式下,首先在基站端采用高分辨率ADC和低分辨率ADC混合的接收方案处理信号,使接收的导频信号和有用信号具有较高的转换精度;系统对导频信号进行信道估计后,再对信道状态信息(CSI)进行RVQ处理,以此减小系统的反馈开销;最后运用最小均方误差(MMSE)信号检测算法减轻由量化误差引起的的用户间干扰,从而达到降低能耗并减小系统性能损失的目的。实验结果表明,这种改进的RVQ方案能在降低系统能耗的基础上有效减小系统容量损失,并使其和速率接近传统的高分辨率ADC接收方案。