帧间自适应语音信号压缩感知

近年来提出的压缩感知是一种以低于传统奈奎斯特速率对信号采样可得到精确恢复的理论。该理论很快应用于简化传统的采样硬件、缩短采样时间、以及减少数据的存储空间。针对语音信号的传输问题,本文提出一种帧间自适应语音信号压缩感知的方法。在离散余弦变换域的语音信号具有稀疏性的前提下,以大量语音信号帧的分析统计为依据,提出一种基于语音帧能量分级和帧间位置惯性的语音信号自适应压缩感知算法。实验结果表明,能量自适应可以显著地提高语音信号的恢复质量,而位置自适应可以明显地减少语音信号的恢复时间,从而本文提出的算法可以用较少的恢复时间获得较好的恢复效果。      

结合Camshift和Kalman预测的运动目标跟踪

针对单一的CamShift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,本文提出了一种基于CamShift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来快速、精确地检测和提取出运动目标;然后,通过在CamShift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小;最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。     

基于预测型人脸跟踪的人机接口

实现了一种新颖人机接口方法。首先,利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后通过Canny滤波获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型。其次,使用Camshift算法计算人脸跟踪窗口的位置和大小。然后用二维Kalman滤波预测人脸的位置,增加跟踪速度。最后,人脸的三维自由度运动分别被用作控制电脑游戏角色的6种运动。通过实验,验证了此方法的实用性和有效性。     

基于压缩感知的语音加密

语音通信是人们获取和交换信息的一种重要方式。随着社会信息化的发展,语音通信的机密性越来越受到重视。传统的语音加密方式都遵循经典的香农-奈奎斯特采样定理,在采样时会采集一些冗余语音数据,浪费了采样资源。为了节约采样资源并简化语音加密流程,采用压缩感知理论对语音进行加密。该方法不仅可以对语音进行加密而且也同时实现了语音的有效采样。仿真实验表明,利用压缩感知进行语音加密是切实有效的,其既可以节约采样资源又节省了存储空间。     

基于DDS技术正弦信号发生器的设计

为了能够方便地产生波形平滑、频率稳定的正弦信号波形,提出了一种基于DDS技术的正弦信号发生器的设计方法。介绍了DDS技术在波形产生功能电路中的应用,并对FPGA实现DDS功能做了具体的说明。介绍了DDS技术的基本原理,论述了基于FPGA实现正弦/余弦信号发生器和32位序列信号发生器的设计方案。最后,实验结果表明:采用该方法设计的正弦波形发生器输出的波形与传统的正弦波形发生器相比,具有波形平滑、波形稳定度高、频率稳定度和分辨率高等诸多优点。