基于 G.722.1 的分布式语音编码

在语音通信网络中，为获得良好的语音通信质量，抗丢包技术不可或缺。为此，本文基于 ITU G.722.1 语音编码器，提出一种分布式语音编码方法。该方法在 G.722.1 编码器的基础上，构建一个互补编码器；然后在编码端，对同一帧语音分别用 G.722.1 编码器和其互补编码器进行语音编码，并发送编码结果；在解码端，在接收到其中任一语音码流时，用 G.722.1 解码器进行解码，其语音质量不低于 G.722.1 编码器的解码结果，而在接收到两个语音码流时，用 G.722.1 解码器先分别对两个语音码流进行解码，然后对解码结果进行联合处理，其最终的语音质量有明显提升，即有一定编码增益。仿真实验结果表明，本文分布式语音编码方法的抗丢包效果明显，相对于原始编解码器其语音质量进一步提升。      

微机械差动电容压力传感器的研究

文中介绍以Ｎ型单昌硅为基底,利用微机械加工研制而成的一种中央上举开放式差动电容压力传感器的结构及其设计。     

舰艇电子装备试验自动测试系统技术研究

目前舰艇电子装备试航试验测试仍采用人工记录数据、事后处理数据的传统测试方法，存在效率低、测试精度差和实时性差等问题．研究基于LXI（LAN eXtensions for Instrumentation）总线的舰艇电子装备试验自动测试系统的网络接口与数据过滤筛选技术、动态数据实时监测与录取技术和报表实时生成打印技术，实时地采集多设备参数、分析误差和输出测试报表，实时和客观地反映装备性能，能达到提高舰艇电子装备试验的测试效率和检验精度的目的．     

设计IIR数字滤波器的遗传优化算法

提出了ＩＩＲ数字滤波器设计的遗传优化法。这是一种模拟自然遗传和达尔文进化理论的随机并行优化算法。首先，详细描述了遗传算法并给出了计算步骤，然后将遗传算法用于ＩＩＲ数字滤波器的优化设计，最后给出了模拟计算结果。     

求解线性时变离散系统的E变换法

E变换是一种新的级数变换,为研究线性时变离散系统的重要工具。本文先介绍E变换的基本原理,然后深入研究如何应用它求解线性时变离散系统。     

二维Hilbert-Huang变换的分解方法研究

该文根据Hilbert-Huang变换的原理，给出了二维内蕴模式函数分量的递推形式，实现了二维Hilbert—Huang变换的分解方法，并在图像分解应用中取得了满意的效果，从而拓展了Hilbert—Huang变换的应用范围。通过把原始图像自适应分解成有限数量的子图像，图像的细节能清晰地被分解出来，这在数字图像处理中有很重要的意义。     

一种近场环境下的麦克风阵列语音增强方法

针对语音源位于阵列近场而干扰噪声源位于阵列远场的声学环境,本文提出了一种基于近场双自适应波束形成的麦克风阵列语音增强方法。该方法利用近场声波波前的特点,主通道采用最小方差无失真响应准则的近场优化波束形成器,辅助通道采用双自适应波束形成技术,从而有效地抑制了混响和噪声对语音信号的影响。仿真实验结果表明,在房间混响条件下,本文方法具有良好的噪声抑制性能。     

分布式声传感器阵列校准方法综述

分布式声传感器阵列在军事侦察、公共安全监控和人机交互等领域应用广泛.但时钟异步、频率响应失配和节点位置未知问题严重影响后续基于分布式声传感器阵列的语音处理算法的性能,因此近年来学者们热衷于研究校准这三类阵列失配问题的方法.首先,本文介绍了导致分布式声传感器网络各类失配问题的原因和三类问题解决的先后顺序.然后,将现有的解决三类问题的方法进行了综述.其中,时钟同步方法主要包括基于时间戳交换和短时傅里叶变换域线性相位漂移的方法,频率响应校准方法主要包括基于声源导向矢量和自适应滤波器的方法,节点位置/位姿校准方法则主要包括基于节点间几何构型和深度学习的方法.最后,给出了本领域未来研究的方向.     

分数抽样率变换中线性相位FIR滤波器多相分解的对称性研究

为提高分数抽样率变换系统的计算效率, 在讨论其滤波器多相分解结构的基础上, 利用线性相位FIR滤波器的系数对称性, 构造多相分解系数的中心对称矩阵, 推导出适用于任意分数抽样率和任意滤波器阶数的高效实现方法, 并给出所需乘法与加法运算量的计算公式. 测试结果表明, 与直接计算相比, 采用本文方法可减少50%乘法运算和30%加法运算, 计算效率显著提高.     

非平稳信号度量方法综述

非平稳性度量是非平稳信号处理中的重要课题。尽管已有的度量方法在原理上有较大差异,缺少统一的理论框架和度量标准,但这些非平稳信号度量方法都在其相应领域发挥了重要作用。本文对随机信号非平稳度量方法进行了综述,系统地总结、归纳了不同领域现有的随机信号非平稳性度量方法,包括基于统计量和动力学参数的时域方法、时频域参数方法、信号建模参数方法以及特定类别信号的非平稳性度量方法,给出了各种度量方法的应用,并展望了非平稳性度量的未来发展方向。