改进的混合激励线性预测编码算法

针对混合激励线性预测编码中子带声音强度的硬判决导致激励源欠精细问题,将子带声音强度视为5维的模糊特征矢量,用改进的LBG算法设计码本并用5bit对其作矢量量化;以精细量化的子带声音强度调制带通滤波器,以此获取精细的混合激励信号,最终达到改善合成语音质量的目标。仿真实验表明:改进算法能有效地改善合成语音的自然度。     

基于神经网络和线性像素置换的颜色量化

本文提出了一种新的彩色图像量化算法.它是一种基于自组织神经网络和线性像素置换的后聚类算法.线性像素置换是一种均匀选取图像中的像素的方法.根据线性像素置换确定改进的自组织神经网络的初始权重向量和训练样本集.选取部分样本参加训练加快训练过程.实验结果表明,与其它量化优化算法比较,本文提出的算法在量化图像质量和算法效率方面均有明显提高,而且不依赖于算法的初始条件.     

二维Root-MUSIC算法的快速实现方法

目前实际测向系统中所需DSP数目较多,系统设计较复杂,测向时效性不足.针对于此,基于一种改进的二维DOA估计算法-2D FD-Root-MUSIC算法,研究了在FPGA+DSP平台上快速实现DOA估计.首先介绍了数据的量化误差及分析,给出了算法的定点编程实现流程,然后对浮点数据进行量化仿真,确定算法在硬件中的定点位数,...     

基于能量守恒全零DCT系数块的预先判别算法

针对全零DCT系数块,为避免对其进行变换和量化操作以减少编码器的运算量,从DCT公式、量化和能量守恒出发,在分析现有判别法对全零DCT系数块的误判与漏判的基础上,提出了一种预先判断全零DCT系数块的新方法,可应用于基于块的视频编码器中.同时,结合H.264整数变换和量化的特点对该算法进行了改进和仿真实验.实验结果表明,新提出的算法在保持PSNR不变的情况下,较现有典型方案有高出达32%的检出率,因而可更大幅度地降低DCT变换量化模块的计算复杂度.     

改进后的VQ算法在说话人识别中的应用

根据不同环境下不同说话人语音特征各阶差异较大的特点,对矢量量化算法进行改进,提出一种基于动态权值改进的矢量量化(VQ)方法。实验结果证明,该方法提高说话人识别系统的识别率。     

减少自适应均衡算法计算量的研究

通信系统中广泛地使用基于LMS算法的自适应均衡器,常数模(CMA)盲均衡算法也开始在实际中使用。在高速通信中,算法迭代中的大量乘法运算会产生延迟,因此需要尽量减少。符号误差LMS及常数模盲均衡算法虽计算量小,但性能较原算法有较大下降。本文采用以2的整数次幂对LMS及CMA算法的误差项进行了量化,并将该方法应用到与之对应的判决反馈结构之中。该种量化方法不仅使权向量迭代中的乘法大大简化,且由于量化的比特数较多,性能比2bits量化的符号类算法还有很大改进。计算机仿真证明了该误差量化方法的有效性。     

一种内容自适应的硬判决量化算法

在视频编码器中,软判决量化可获得最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失,但不存在系数间依赖,且非常适合硬件并行流水处理.今采用离线统计的方法,分析余弦变换系数的分布情况,量化余数对量化的具体影响,构建了基于余弦变换系数分布参数,量化余数的自适应偏移模型.基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法.仿真结果表明,该算法在保证并行化处理的条件下,其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升,可接近软判决量化算法性能.     

基于曲面特征的三维半色调处理算法

研究了三维喷绘的机理,提出了三维半色调处理算法的概念.该算法基于三维曲面特征,首先对三维喷绘颜色失真原因进行分析,得到曲面高斯曲率在三维喷绘中的影响;其次,将高斯曲率引入到Floyd-Steinberg算法中,对阈值量化器进行改进;最后,对半色调处理的路径进行优化,形成了基于曲面特征的三维半色调处理算法.实验证明了该算...     

抗几何攻击的鲁棒计算全息零水印算法

结合计算全息技术,提出一种新颖的抗几何攻击的鲁棒零水印算法.零水印构造过程中,先对小波变换后的宿主图像的低频子带进行分块,然后对每个分块进行奇异值分解并量化它们的最大奇异值,最后用得到的量化矩阵与全息水印构造零水印,并在IPR数据库注册获得版权保护.检测过程中,先用基于Zernike矩和不变质心的改进图像校正算法对几何失真图像进行校准,然后用校正后的图像进行水印检测.与传统的零水印算法及数字全息水印算法相比,本文算法具有更好的抗几何攻击性能.实验表明,该算法能有效地抵抗旋转,缩放、平移、翻转和旋转-缩放组合等几何攻击,同时对滤波、加噪声、JPEG 压缩、图像模糊、裁剪和对比度增强等常规攻击也有很强的鲁棒性.     

油气管道腐蚀缺陷分类识别技术研究

缺陷准确量化是管道漏磁检测领域中长期存在的一个难点,而对缺陷进行科学的分类是实现准确量化的重要前提。针对不同形态的缺陷,分析其特征参数对漏磁信号的影响因素,建立用于缺陷分类的BP神经网络模型,设计改进的Levenberg-Marquardt算法用于网络训练,并利用Ansoft Maxwell 3D建立仿真缺陷数据作为样本进行测试。结果表明:改进后的神经网络系统可实现对缺陷的有效分类,改善传统算法分类精度低、误差大的缺点,收敛速度大幅度提高。该方法已成功应用于大型油气田软件工程领域,为实现缺陷准确量化提供基础和依据。     

应用权重直方图的DW-AdaBoost快速算法

提出一种改进的AdaBoost算法,提高人脸检测的训练速度,以及检测速度和精度.先将每个Haar-Like 特征下所有样本的特征值量化,然后据此分别计算出人脸和非人脸样本,再快速计算出简单分类器的阈值和偏置.分析样本特征值的分布特性,进一步提出了双阈值快速算法.在MIT-CBCL训练库上对算法进行了验证,结果显示基于权重直方图的双阈值AdaBoost算法-DW-AdaBoost的训练速度提高150多倍,收敛速度更快.在MIT CMU人脸测试库上进行了测试,结果表明该方法在检测精度和速度等方面都优于相应的单阈值方法.     

一种改进的窄带信号降噪算法及其应用

提出一种改进的基于FFT窄带信号频域降噪算法,并研究了其在宽带信号分段滤波中的应用。针对传统的基于FFT窄带信号频域去噪方法的不足,首先估计出信号频率与量化频率点的偏离程度,然后对信号进行频移,使信号频率尽量接近量化频率点,再进行频域滤波,并对滤波后信号逆向频移恢复原信号。最后,采用这种基于频移的窄带信号降噪算法对宽带信号进行分段滤波处理。Matlab仿真表明,改进的算法在不同的频率段内性能,且明显优于传统的窄带信号频域去噪算法。     

基于MHMMs模型的面部表情识别研究

针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法.以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情.基于改进的算法,实现了一个动态面部表情识别实验系统,实验结果表明该方法简化了计算,减少了矢量量化误差.     

基于地图预处理及改进A~*算法的路径规划

针对移动机器人路径规划中栅格地图建模及A~*算法搜索效率问题,设计了一种基于地图分区预处理及改进A~*算法的路径规划。首先,基于K-Means聚类算法对栅格地图进行分区并量化各局部区域的复杂度;然后,改进A~*算法的评价函数和子节点选择方式并依据地图区域的复杂度生成有效的搜索空间;最后,改进Floyd算法对路径进行双向平滑度优化处理,并通过添加防碰撞安全距离系数,使路径与障碍物保持安全距离。实验仿真结果表明,本文所设计的算法可提高A~*算法的搜索效率和灵活性,增加路径的平滑度和安全性。     

基于单比特量化的单频信号时延估计算法

提出了一种基于单比特量化的单频信号自适应时延估计算法,采用该算法在保持信号频谱特性不发生变化的基础上,极大地去除信号冗余量,对简化后的信号框架采用包络检测,估计时延.对接收信号进行单比特量化能够最大限度地降低数据量,同时量化结果又进一步简化了单频信号滤波器的输入响应函数结构,自适应算法则保证了时延估计的高分辨率.通过仿真实验表明,该算法在不造成频偏和频率衰减的同时,又很好保证了时延估计精度.最后利用湖上实验验证了算法的有效性和可靠性.     

TCM模型的自适应硬判决量化算法

在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化(HDQ)以及软判决量化(SDQ),SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区(deadzone)的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型(Transparent Composite Model)的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.     

空频域量化误差最小的光学小波滤波器设计

通过理论分析和仿真计算,研究利用不同小波基构造的光学小波滤波器的量化误差,分析交换分解和重构滤波器对光学小波滤波器量化误差的影响.实验结果表明不同小波基的量化误差通常是不同的,具有最小空、频域量化误差的小波基是交换分解和重构滤波器后的5/3 小波.根据光学小波滤波器的空、频域量化误差最小原则,基于提升算法,构造出空、频域量化误差最小的最优小波.     

基于IHS变换的多光谱遥感图像有损压缩算法

提出了一种有效的多光谱遥感图像有损压缩算法,该算法根据多光谱遥感图像的数据特点,将IHS变换和整数小波变换相结合进行数据压缩.采用IHS变换去除谱间相关性;采用整数小波变换去除空间相关性,依据各个子带的重要程度,用自适应阈值进行量化,并分别对量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码.实验结果表明,算法在保证平均PSNR≥33dB时,获得了较高的压缩比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低.     

基于改进Sierra 抖动算法的微离焦投影三维轮廓测量技术研究

通过分析传统频率调制的相位轮廓测量技术,提出基于蛇形扫描改进Sierra抖动算法,结合微离焦投影,可减小正弦光栅二值化的量化误差,同时抑制非对称纹理,能较大地改善离焦后光栅的正弦性。将该抖动算法生成的离焦光栅用于三维轮廓测量技术,与Bayer有序抖动算法、Sierra抖动算法和Floyd-steinberg误差扩散抖动算法进行了比较,实验结果表明:改进Sierra抖动算法具备更好的适应性,能够较大程度地降低相位误差,运算速度快,生成光栅准确度较高,改善了相位质量,适用于高精度三维轮廓测量。     

图像量化水印方法中量化公式的最优化分析

量化是实现图像盲水印方法的一种非常有效的策略.当前已有了大量不同的基于量化的图像盲水印方法.在这些方法所采用的量化公式中,存在多种不同的形式,而其中有优有劣、有相互等价.为此,该文对当前存在的多种不同形式的量化公式,在严格的理论上进行了等价性分析和在统计意义上进行了最优性分析并以实验进行了验证,最后得出了其中最优的量化公式.这样,当前采用非最优量化公式的图像量化水印方法即可通过最优量化公式进行优化改进.