分形理论在语音信号处理中的应用

分形理论是描述语音信号的一个非常有效的工具,并已取得了一系列应用成果。本文叙述了分形的基本概念与基本特性。阐述了分形理论在语音分割、端点检测、语音合成、语音增强、信息隐藏、语音识别和语音预测等语音信号处理领域的应用和研究成果。最后对分形理论在语音信号处理中的应用与发展进行了展望。     

分形理论及在信号处理中的应用

分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具,应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。     

分形理论及在信号处理中的应用

分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具，应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。     

小波分形结合在图像处理中的应用研究

简述了小波与分形理论的基本概念,系统地分析了小波与分形理论之间的联系,分析表明小波与分形之间存在着紧密的联系,最后通过小波与分形结合在图像处理中的应用研究,为小波与分形结合在更广阔的信号处理领域的应用提供了理论基础和新的思路。     

分形理论及其应用

近２０年来，分形的研究受到非常广泛的重视，其原因在于分形即有深刻的理论意义，又在巨大的实用价值，使其吸引着人们寻求其中可能存在的新规律和新特征。本着尽量涉及全面而又突出重点的原则，本文首先概括地介绍了分形理论的基本内容，内容分形在Ｌ系统、图象处理、语音处理及计算机模拟中的应用。文章最后对分形理论近年来的发展方向给予了一定的展望。     

基于分形维的语音去噪与音节分割

为提高现有小波去噪法的处理效果,准确有效判断出连续语音中各个音节的起止点,提出了基于分形理论的算法。该算法首先利用分形维与小波变换相结合的动态阈值算法进行语音去噪,从而提取出尽可能纯净的语音信号;在此基础上,计算分形维轨线,根据其均值对音节分割点进行判定。实验结果表明,该算法较好地实现了语音去噪和音节分割,鲁棒性较好,使得系统在低信噪比情况下仍保持较高准确率,在语音识别方面有较好应用前景。     

多重分形在语音情感识别中的研究

为了克服语音情感线性参数在刻画不同情感类型特征上的不足,将多重分形理论引入语音情感识别中来,通过分析不同语音情感状态下的多重分形特征,提取多重分形谱参数和广义Hurst指数作为新的语音情感特征参数,并结合传统语音声学特征采用支持向量机(SVM)进行语音情感识别。实验结果表明,通过非线性参数的介入,与仅使用传统语音线性特征的识别方法相比,识别系统的准确率和稳定性得到有效提高,因此为语音情感识别提供了一个新的思路。     

基于分形的图形处理系统研究

分形理论是当今世界十分风靡和活跃的新理论、新学科,在许多领域都有很广泛的应用,因此对分形理论的研究既具有理论意义,又具有非常广泛的实际应用价值。本文主要研究分形理论在计算机科学上的应用,实现了对一些经典分形图的绘制;处理生成的分形图形,实现图像的去噪和压缩等应用。     

分形及其在土壤科学中的应用

介绍了分形这一新兴的数学分支,并讨论了分形理论在土壤科学中的价值和应用。结合相应的模型论述了分形理论在土壤水分特征曲线及在土壤大孔隙流研究中的应用。     

基于分形理论的短期电力负荷预测*

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。     

分形理论和神经网络在清浊音判决中的应用

采用混沌信号处理方法中的分形理论对信号进行分析。分形维数很好的体现了信号的混沌程度,而清音和浊音由于在发声原理上的不同,清音类似于噪声,浊音具有近似的周期性,在分形维这个特征上体现出差异。首先对语音信号分帧求分形维轨迹,计算出平均分形维,然后在分形维参数的基础上提出DP值特征参数,以分形维与DP值作为一个特征向量,采用BP神经网络进行识别,得到了很好的识别效果。     

基于分形理论的油田防盗预警研究

油田盗油者为了偷油常常敲击输油管道,敲击产生的信号是一种非线性非平稳的随机振动信号,传统的方法是计算、比较功率谱,并从功率谱图中继续求出振动模态参数后才能准确识别;针对待识别的信号具有分形特性,同时,用计算机计算、比较分维数较容易,由此提出计算信号分形维数来识别是否存在敲击声信号,以达到预警目的;根据来自现场的数据仿真证明利用分形理论能很好的识别敲击声信号,对于油田敲击输油管信号的预警提出了一种新的方法.     

信号、数据和信息的历史及展望

信号、数据和信息相关理论及其应用是《数据采集与处理》杂志30年来主要的刊登内容。从早期的A/D转换到DSP,FPGA处理芯片,从分形技术、小波理论到语音信号识别和图像信号处理,从神经网络到深度学习,从无线通信技术到光通信技术,《数据采集与处理》杂志就像一面镜子,折射出信号、数据和信息处理技术的飞速发展。本文对信号、数据和信息处理的历史、发展状况进行了梳理,并对其未来发展方向进行了展望。本文的结论将是《数据采集与处理》未来刊登内容的重要遵循依据。     

分形图案在艺术设计中的应用

分形图案是一种将分形理论与计算机图像技术结合生成的特殊图案,正被越来越多地应用在艺术设计实践中。本文简要介绍分形图案的特征及生成方法,探讨其在服装、织物、标志等艺术设计中的应用,并根据分形图案的风格进行创作实践。     

基于VTK分形理论的研究

分形理论是一种新兴的几何学,在多种学科中都有着广泛的应用.可视化图形工具包是一个功能强大的可视化和图形图像处理类库.运用VTK流水线进行图形以及三维渲染可使现阶段的分形理论研究可视化,实现分形图形的逼真模拟.在分析分形理论基本算法的基础上,借助VTK设计二维和三维分形图形绘制的渲染流水线,提供生成分形图形和三维分形实体的一种新方法,并以典型的分形集合(曼德尔伯特集)为例,显示渲染效果.     

时间序列中的多重分形分析

讨论了多重分形在时间序列分析中的应用，并分别针对一些噪声序列、受干扰信号序列，计算了其多重分形广义维数，试图探索一种新的方法，为时间序列的分析提供新的依据。在信号处理中，尤其在雷达信号处理中有很好的应用前景。