离散余弦小波包变换及语音信号压缩感知

针对语音信号压缩感知问题,在研究语音离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)特性的基础上构造了离散余弦小波包变换(Discrete Cosine Wavelet Packet Transform,DCWPT)。DCWPT首先获取语音信号的DCT域系数,结合语音频谱特性选取部分DCT系数进行WPT变换,从而得到比DCT系数更加稀疏的DCWPT系数。为将此变换直接用于压缩感知,构造了DCWPT的正交稀疏分解矩阵并分析了其稀疏表示性能。结合稀疏表示基优化了正交匹配追踪重构算法,提出了基于DCWPT的语音信号压缩感知框架。通过压缩重构对照实验,采用主客观评价指标,得出该方法优于传统基于DCT的语音压缩感知方法的结论。     

轻量级目录访问协议在证书库中的应用

轻量级目录访问协议(LDAP)是互联网中的一门新技术,目录服务作为数字证书系统、统一认证和授权管理系统的核心基础设施,为公钥数字证书和公钥属性证书提供查询、证书废止列表查询.探讨了LDAP目录服务PKI/PMI中的应用方案,着重论述了如何建立证书库的应用.     

有功功率及功率因数的加权算法

提出了一种能有效地抑制由非同步采样引起的有功功率及功率因数的测量误差的加权算法。推导出任意电压、电流信号的有功功率、功率因数随相对频偏及采样相位变化的一般公式；传统算法的有功功率、功率因数的测量误差与相对频偏成正比；而用该文所提出的三角窗加权算法。有功功率、功率因数的测量误差与相对频偏的平方成正比。该算法实现简单，精度高，当相对频偏不大时，无须专门的同步采样措施即可取得较高的测量精度。     

基于扩频的数字音频水印技术研究

论述了时域、频域的扩频数字音频水印嵌入方案。通过分析相关检测的统计特性,得出伪随机序列的长度与音频载体本身的高度相关性直接影响检测的虚警和漏警概率,且通过实验仿真验证了上述结论的正确性,并归纳了目前常用的白化滤波器。讨论了扩频数字音频水印的同步问题,最后总结了当前存在的问题并对其发展进行了展望。     

交流电参数的卷积窗加权测量及其单片机实现

分析了交流电电压、电流以及功率等均值参数的采样法测量理论,给出了不引入测量误差的条件。分析了非同步采样导致交流电参数测量误差的原因以及采用窗函数加权抑制测量误差的机理。重点给出了非同步频偏很小时抑制误差最有效的矩形互卷积窗及误差公式。针对实际中模数转换(ADC)电路的输入信号中存在直流分量,导出了适用于单片机直接实现交流电参数测量的卷积窗加权算法的系列公式。通过仿真实验测试了单片机执行卷积窗加权算法的机器周期数与时长。结果表明采用STM32单片机仅需利用采样周期的很小一部分时间即可完成2阶卷积窗加权算法交流电参数测量中1个采样点的计算,算法具有很高的时效性。     

有效值高精度测量量化误差估计与数值模拟

针对电力系统有效值测量存在的不同步误差及量化误差问题,分析了卷积窗加权算法克服不同步误差的优势,推导出基于加权算法下量化相对误差关于采样频率和量化位数的解析式,最后对结论进行数值模拟加以证明。     

一种改进的自相关函数基音检测算法

提出了一种改进的自相关函数基音检测算法:首先利用清浊音自相关函数幅度值的不同性质进行清浊音判决,然后仅对浊音段检测基音周期。在基音检测前用带通滤波、中心削波和数值滤波等方法进行预处理,去除共振峰和高频噪声的影响;在基音检测过程的后端用搜索平滑方法进行后处理,平滑掉半、倍频点和随机错误点。实验结果表明,改进算法的效果优于传统自相关算法,而且在信噪比低至5 dB时仍有良好的清浊音判决和基音检测性能。     

信号功率谱密度的物理基础

借助于信号对简谐振子和简谐振子阵列的作用,定义了信号的瞬时能量谱密度,进一步引入了信号的瞬时能量、功率谱密度、功率、能量谱密度及总能量等基本物理量,给出了功率谱密度的主要性质以及功率谱密度与其它各物理量之间的关系。     

交流电电气参量高精度测量的加权算法

针对传统的采样算法测量交流电电气参量误差较大的问题 ,基于多次平均思想 ,提出了一种电气参量测量的加权算法 ,并给出了加权函数的递推公式及其前 6阶加权函数的解析表达式。误差分析和数值模拟均表明 :若采用k阶加权函数 ,各电气参量测量值的同步误差正比于相对频偏的k次方。在电力系统中 ,只需取k =3而不必引入其它同步措施 ,便可将因非同步采样引起的测量误差降低到 10 -5的量级以下。     

基于线性预测分析的语音信号压缩感知*

根据语音信号的特点,提出了一种基于线性预测分析的合成矩阵作为语音信号的稀疏变换域,并验证了语音信号在该域上的稀疏特性。由语音信号和随机高斯矩阵构造相应的观测,采用正交匹配追踪算法重构原始语音信号。实验表明,语音信号在新的变换域上的重构性能要优于DCT域,且具有较高的分段信噪比和平均意见得分。