基于Daubechies小波的基音检测

语音中的基音成分是进行语音分析的重要参数,利用Daubechies小波在语音信号的低频分解方面的良好性质,提出了Daubechies小波分解的基音检测方法.该方法具有抗噪声性能良好、低频近似程度高等特点.     

基于Daubechies小波的单自由度线性时变系统的参数识别

线性时变系统的模态参数方法虽然很多,但是在实际的工程应用中往往都有很大的局限性．研究和解决线性时变系统的参数识别问题对于工程系统的振动特性分析、故障疹断和预报、系统优化等都具有重要的意义．利用Daubehies尺度函数的局部化特性提取出动态系统中的瞬态变化量,从而实现线性时变系统的各个参数的识别．     

基于小波变换和归一化自相关的基音检测算法

通过对小波变换的多分辨率分析和抗噪特性的研究，提出了一种基于小波变换和归一化自相关的基音周期检测算法。该算法能精确地从含噪语音中分离出包含基音信息的低频子带信号，并且对基音周期的突变能够很好地纠正。实验表明：该算法要优于现有的自相关基音检测算法，具有较高的精度、可靠性和抗噪性。     

基于小波变换和归一化自相关的基音检测算法

通过对小波变换的多分辨率分析和抗噪特性的研究,提出了一种基于小波变换和归一化自相关的基音周期检测算法。该算法能精确地从含噪语音中分离出包含基音信息的低频子带信号,并且对基音周期的突变能够很好地纠正。实验表明:该算法要优于现有的自相关基音检测算法,具有较高的精度、可靠性和抗噪性。     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法,该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数．实验结果表明,该算法在2.5ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果。     

基于线性预测和小波变换的语音基音周期检测新算法

将小波变换与语音信号短时线性预测（ＬＰＣ）及自相关函数相结合，得出了清、浊瞳 判决及基音周期检测的新算法，实验结果表明，该算法的性能良好。     

基于二进小波变换的基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法精度低、计算复杂度高、鲁棒性差的缺点,研究了一种采用二进小波变换模极大值进行基音周期检测的算法。仿真结果表明,该算法在强背景噪声下仍可以准确提取基音周期,并且具有复杂度低、分辨率高和实时性好的特点。     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法.该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数.实验结果表明,该算法在2.5 ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果.     

基音检测中帧长选择的分析

本文首先简要介绍了基音频率的检测过程,然后对不同年龄层次、不同性别说话人和不同辅音作用下的语音数据,按照不同的帧长进行基音检测.实验证明:在不同情况下,选择不同帧长对基音检测的精确度和鲁棒性都是有一定影响的.     

基于DWT的AMDF基音检测改进算法

平均幅度差函数(AMDF)法是一种常用的基音检测算法,但由于AMDF存在严重的均值下降趋势,使得用这种算法在提取基音的过程中易产生错误.为克服该缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的AMDF改进算法(DW-AMDF),该算法首先求取每帧浊音信号的AMDF,利用DWT提取出AMDF中的下降趋势,去除下降趋势后得到DW-AMDF用于检测基音.实验结果表明,与传统的AMDF算法及其几种典型的改进算法相比,该算法的检测精度有了明显的提高.     

基于复解析小波变换的信号包络检测

水声信号中的低频线谱成分是目标声信号的一个重要特征量,在水声信号检测、识别和分类中起着重要的作用。为了提取水声信号中的线谱成分,本文利用复解析小波变换兼具带通滤波和包络提取的特性提取信号包络。仿真和实测数据分析表明,与传统的Hilbert变换提取信号包络算法相比较,基于复解析小波变换的信号包络提取算法可以完全抑制所分析通带以外的噪声,从而提高了信号包络的信噪比。     

一种基于小波变换的最小二乘复频域法的改进方法

针对应用最小二乘复频域法处理含有大阻尼、模态密集频带的频响函数时,难以快速、准确处理其中密集耦合模态的不足,提出了利用小波变换的带通滤波器特性对其进行改进的方法。该改进方法通过分析频响函数,搜索出应用原方法无法提取的密集耦合模态,对其选定合理的小波尺度因子进行小波变换分析,实现快速、准确的模态解耦和参数提取。最后通过对频响函数中含有大阻尼、模态密集耦合频带的8自由度系统进行仿真研究,验证了这种改进方法的正确性和优越性。     

应用Daubechies小波理论求解应力大梯度梁

介绍了采用常规有限元法求解应力大梯度问题的缺点,指出小波理论具有多尺度、多分辨及紧支性等特性,应用小波理论计算应力大梯度问题将明显优于传统有限元法.以求解受集中荷载的平面弯曲梁为例,阐述了采用Daubechies小波理论进行计算时矩阵方程的建立及采用系数转换法施加本质边界条件的过程.分析系数转换法带来的不足,并结合广义变分原理对目前常用的Daubechies小波方法进行改进.通过实际算例中Daubechies小波方法的计算结果与理论解的对比验证应力大梯度问题计算中小波方法的有效性.     

基于小波变换的屋脊边缘亚像素检测

工业图像检测中,许多待检目标边缘是屋脊边缘,而现有亚像素边缘检测算法都是假设边缘模型为阶跃边缘,并且现有算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面还不尽人意．针对上述问题,提出一种使用小波变换系数的屋脊边缘亚像素检测算法,将小波分析和概率统计理论引入到亚像素边缘检测问题中,该方法具有较好的定位精确度、抗噪能力和较快的计算速度．实验证明该方法可达到1／60像素的精确度。     

基于小波变换人脸图像融合方法的研究

利用小波高频系数区域选大法、小波区域能量选大法、小波系数区域标准差选大法、小波区域平均梯度选大法四种融合算法,通过小波变换将图像金字塔选择系数进行一系列的处理后构成融合图像信息。最后从均值、信息熵、交叉熵、扭曲程度、相关系数等方面对融合后图像进行了评价,验证了算法的可行性。     

利用小波变换进行水下图像边缘提取的一种方法

采用小波变换进行水下图像的边缘提取。采用一种简单的小波，利用滤波器组实现了图像的小波分解。并利用相邻尺度间小波系数的相关性和一种非线性函数进行噪声抑制，同时利用小波系数的模极大值来提取边缘点。通过真实水下图像的实验证明了利用小波系数间的相关性进行噪声抑制的可行性和利用小波在噪声抑制的同时进行边缘检测的有效性。     

基于连续小波变换极值点进行故障检测的研究

介绍了连续小波变换的基本原理 ,以及利用连续小波变换的极值点进行系统故障检测的方法 ,并给出了基于MATLAB的仿真实例 .     

一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法

提出一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法．该方法针对海面背景图像的特点，利用小波变换的多尺度分析特性，依据小波变换模极大值在多尺度上的变化规律，综合了各尺度信息，对水天线进行检测，仿真实验验证了其有效性。     

基于小波变换的信号重构

在信号分析中,奇异点和不规则性经常携带有重要的信息．文中利用小波变换模极大值对应的点来提取奇异点,并讨论了如何运用凸集上投影的方法来重构原始信号．