傅氏窗函数与小波变换

本文介绍了两种可同时进行时空域分析和频率域分析的分解－加窗傅氏变换和小波变换。通过对比，我们可以更好地了解这两种分解的性质和特点，并进一步体现出小波变换的优越性。     

CQ变换的快速算法及在音调频率估计中的误差分析

首先从CQT（Constant Q Transform）和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）比较的角度，对定义CQT的依据以及CQT与DFT的关系作出分析；然后讨论CQT的时域直接计算和频域快速计算；最后分析这一计算方法在音乐的音调分析中所产生的频率误差。本文的分析将为实际应用中CQT算法参数的选取、寻找音阶频率估计误差的修正方法等提供重要参考依据。     

一种高精度单频信号频率估计算法

根据离散傅里叶变换(DFT)理论和其系数的特点,提出了一种信号离散傅里叶变换系数来构造频率修正项的单频信号频率估计算法。算法利用峰值及前后1个位置的DFT变换系数得到频率修正项的初始值,再迭代计算修正后峰值前后位置的DFT系数来得到频率修正项的精细值。理论分析和仿真结果表明,算法在低信噪比下具有好的频率估计精度并能减少迭代次数。     

谈从CTFT到DTFT的线性频率尺度变换

从信号的连续时间傅里叶变换(CTFT)到其离散时间傅里叶变换(DTFT)的推导,是将模拟信号引入到数字信号处理中的一个重要环节,其中两个重要的性质是DTFT所具有的周期性以及数字角频率相对于模拟角频率的线性频率尺度变换。本文分析了线性频率尺度变换性质的来源,结合信号时间自变量的变换,给出了合理的推导,使得教学中前后知识点更加连贯,更容易理解相关问题。     

基于小波变换和FFT的电能质量检测的研究

傅立叶变换可以精确确定出平稳波形中各次谐波的幅值;它只能检测基波和整数倍于基波的谐波,傅立叶变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,从而使检测出谐波的幅值、相角和频率均存在较大的误差。小波变换可以准确确定发生突变的时刻,滤除干扰信号,但出现各次谐波频段混叠现象。故此文中采用基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法。用小波变换检测电能质量信号的突发信号,对各次谐波混叠的信号采用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果。     

离散傅里叶变换的进一步探析

在数字信号处理领域,离散傅里叶变换是一个非常重要的术语,尤其是在他的高效算法FFT出现以后,在信号分析和处理中得到了广泛的应用。但是,人们对这个术语存在一些模糊的认识。通过对具体谱分析问题的研究,分析了连续傅里叶变换与离散傅里叶变换之间的关系,深入探讨了离散傅里叶变换的渊源,期望对离散傅里叶变换有一个清晰的认识。     

四种时频分析方法的频率分辨率研究

时频分析是分析时变谱的有力工具,其频率分辨率是值得研究的关键问题之一。通过对基于短时傅里叶变换、小波变换、Choi-Williams分布和Hilbert-Huang变换的四种时频分析方法的频率分辨率的实验比较,说明Hilbert-Huang变换法具有最高的频率分辨率,其次是Choi-Williams分布,小波紧随其后,最差是短时傅里叶变换。     

光学子波变换（1）基本理论

本文介绍了从傅里叶变换到盖伯变换，以及子波变换的发展。分析了它们的区别和联系。描述了连续和离散的子波变换，讨论了子波函数成立的容许性条件和子波变换的一些基本性质。     

常规时频分析方法对比分析研究

时频分析技术兼具时间域和频率域特性,它根据地震波在地下传播时衰减与频率相关以及油气对于频率的敏感性,利用时频分析技术将信号从时间域变换到频率域进行信号分析。文章阐述了时频分析技术中的短时傅里叶变换(STFT)、S变换(ST)、匹配追踪Wigner-Ville分布(MP-WVD)三种变换方法;对比三种方法,得出匹配追踪Wigner-Ville分布的时频变换方法兼具了时频原子的独立性和高时频分辨率的特性,在实际地震资料的时频分析中表现出了对信号的较高品质的时频表示。     

一种基于FPGA的高速短时傅里叶实现

短时傅里叶变换(STFT)由于其算法简单、处理时间短及易于实现等优点,因此其在图像处理、语音分析、信号检测及参数估计等领域获得越来越多应用。通过分析短时傅里叶变换算法原理,设计了一种基于现场可编程逻辑器件(FPGA)的高速短时傅里叶实现结构,该结构充分利用蝶形单元运算特点,在满足时间分辨率及频率分辨率的基础上降低了运算复杂度,并在高速率运行时钟下节省了硬件资源。     

基于情景建模的移动互联网音乐推荐系统研究

近年在当下移动互联网中,数字音乐得到了大力研发,而基于大数据算法的数字音乐个性化推荐正在蓬勃发展,对于这类研究需要借助计算机技术、多媒体技术来补充.在探索过程中,线上音乐的传统二元推荐算法正逐渐被情景推荐所取代,通过构建情景模型的音乐推荐算法有利于用户获取音乐,可以增长互联网音乐的有效投递,通过传统音乐推荐算法与改进的...     

一种语音与背景乐音信号盲分离优化算法

在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号的盲分离。实验中,以四阶累积量作为独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)中的准则函数。实验结果表明,该改进算法有效分离出语音成分与背景乐音成分,而且在稳定性和分离效果方面具有较好的性能。     

视频图像中雪花的检测和去除

以影响视频图像的自然界降雪雪花为研究对象.考虑到雪花在空间中随机分布和具有一定降落速度,并且目标或相机运动会给图像带来类似雪花运动的频率,用一种相关模型来捕获雪花的运动,用一种基于物理学的光度测定模型,从亮度角度描述雪花对图像的污染.基于这些模型,提出了一种检测和去除视频图像中雪花的DRS(detection and removal of snow)算法,并通过实验得到了验证.     

Efficient pitch estimation for speech and music

An algorithm for estimating wideband pitch trajectories of acoustic signals is described. Its software implementation is fast, and real-time operation can be achieved by using inexpensive hardware. Results are presented for representative speech and music signals.     

一种基于后验信噪比频域语音增强方法的研究

谱减法是常用的单通道语音降噪方法,传统谱减法在抑制背景噪声的同时引入了“音乐噪声”,影响听觉效果。为了抑制音乐噪声,提出了一种基于后验信噪比的频域语音增强新方法,当后验信噪比较高时,采用基于后验信噪比的谱减法增强语音信号;当后验信噪比较低时,采用基于后验信噪比的谱衰减方法对含噪语音信号谱线进行衰减,达到语音增强的目的。仿真结果表明,基于后验信噪比的频域语音增强法具有较好的背景噪声和音乐噪声抑制效果,并保持了较好语音可懂度。     

从存在伴奏的歌曲中提取歌声基音的时域算法

提取歌曲中的唱者基音拥有广泛的用途,如可用于基于内容的音频检索等。在歌曲中提取唱者基音存在许多与普通语音处理不同的问题,传统的时域算法在强音乐背景的干扰下很难正确提取唱者人声基音,近年来研究歌声特殊性的各系统则采用较为复杂的训练模型和频域算法。本系统为改进传统时域算法,提高歌声基音提取的准确度,同时为降低算法复杂度,利于用硬件实现基于内容的音频检索系统,提出一种以人声特征着眼、以开环-闭环基音提取为框架的时域算法。实验证明此算法在歌声基音提取上相对传统时域算法准确度有显著提高。     

一种高效的音乐节拍检测算法及其在DSP中的实现

音乐节拍是乐曲中表示固定单位时值和强弱规律的组织形式,亦称拍子。音乐节拍的连续性表现为音乐的平均速度,其单位为bpm（beat per minute）。音乐节拍实时检测并在液晶屏上显示是数字撮盘机必需的功能之一。但是现有的音乐节拍检测算法运算量太大,在数字撮盘机中不可能提供大量的DSP芯片资源来实现作为数字撮盘机附加功能的音乐节拍检测功能。本文从人耳感知音乐节拍的规律和音乐信号的时频特性观察出发,导出了对特定bpm区间的音乐进行准确的bpm检测的最低采样率确定方法,给出了一种极为简单的降采样策略,以及从中提取节拍信息估计出bpm的原理和方法,构成了一种适合数字撮盘机等设备使用的高效的音乐节拍检测算法,并给出了在DSP芯片上的实现步骤和算法测试结果。该算法与现有的音乐节拍检测算法相比,由于既没有聚类检测,也没有高采样率下的多路滤波和频域特征提取等复杂的处理,因此,运算量大大减小,有效地降低了节拍检测对DSP处理速度的要求,使DSP可以更好地实现其它主要的信号处理功能。经验证,节拍检测准确率较高,完全能够满足数字撮盘机中音乐节拍实时检测的需要。      

基于内容的音乐检索算法研究

基于内容的音乐检索把用户的哼唱作为输入,搜索更加智能,是目前音乐检索研究的热点和重点。在深入研究已有音乐检索算法的基础上．提出了基于基频矩阵的基音检测算法,有效提高了背景音乐下基音提取的准确性。对DTW算法进行了改进,引入高度动态调整和可变长搜索技术,提高了哼唱输入与音乐库中音乐匹配的性能。     

一种抑制符号速率估计背景色噪声的非线性滤波算法

数字调制信号符号速率估计的依据是循环平稳理论,由于信号的符号速率就是其基本循环频率,因此可以通过提取信号非线性变换(例如循环自相关函数)的循环频率获知符号速率.但是,非线性变换不仅能产生对应于符号速率的正弦分量及其各次谐波,还会将信号自身转变成不利于谱线提取的连续有色噪声(其能量主要分布在低频部分).当观察数据长度有限时,自噪声对谱线提取的影响尤其明显.本文深入研究了数字调制信号非线性变换的频域特征,充分利用离散频率分量不同于连续噪声而在其邻域内突起的显著特点,提出一种能够有效抑制背景色噪声的非线性滤波算法.文中详尽的Monte Carlo仿真验证了算法的有效性.     

基于内容的音乐节拍跟踪

 节奏是音乐的三大要素之一,对其准确的分析和提取具有重要的研究意义.节奏特征主要分为音乐节拍和速度.本文首先提出了一种利用自相关相位-熵序列分析音乐节拍结构及音乐速度的方法.利用该方法对50首流行歌曲及50首纯乐器音乐速度的分析结果可达到97%;在速度分析结果基础上,文中还给出了节拍点求解过程的近似贝叶斯模型,使得节拍点序列在整体上与音乐信号的长时速度保持一致;文中在最后给出了利用动态规划思想进行音乐节拍跟踪的新方法,完成了音乐节拍跟踪实验,并通过与其它实验的结果比较,验证了算法的有效性.