基于小波调制尺度的语音特征参数提取方法

时频分析的理论基础上,提出了一种基于小波调制尺度特征的参数提取方法。根据人对调制谱信息的感知特性及干扰在调制谱中的特点,采用小波分析技术及归一化处理求得归一化的小波调制尺度特征参数,并以此作为语音的动态特征应用于语音识别系统。通过与MFCC一阶、二阶系数对比的汉语音节识别实验表明,该方法在抗噪声干扰和说话速率变化等方面比MFCC的一阶、二阶系数的性能优越,为提高语音识别鲁棒性提供了一种新途径。     

基于小波变换的雷达信号调制类型识别方法

为适应复杂环境下雷达信号脉内分析的需要,提出一种脉内调制类型识别方法。基于Morlet小波变换提取信号小波脊线,根据瞬时频率和最佳尺度的关系得到时频曲线,基于时频曲线的形状识别脉内调制类型。构造时频分辨率调节函数,优化小波脊线提取过程,提出形状识别算法,达到提高识别准确率、降低计算量的目的。仿真结果表明,信噪比为3 dB时,该算法的识别准确率在98%以上,信噪比为1 dB时,识别准确率能达到70%以上。     

基于小波变换的MPSK信号符号速率估计算法

在非合作MPSK信号调制方式识别和盲解调过程中,符号速率的估计是一个重要环节.本文根据morlet 小波函数的时频特征以及MPSK信号的时频分布,提出了一种基于morlet小波变换的MPSK信号符号速率估计算法.仿真结果表明,与现有算法相比,该算法对载频估计误差不敏感,具有更低的信噪比门限,也更逼近CRLB曲线.     

基于小波分析的脑电智能诊断应用与研究

根据小波分析的多分辨率特性,重点分析了多分辨率特性在脑电诊断中的应用.首先确定小波函数和分解层数,进行小波变换,对脑电高频低频进行小波变换重构信号,接着基于在不同尺度下伪迹和异常波不会完全相同的原理,将脑电信号分解到各个尺度上.把分解后的脑电信号输入神经网络进行识别,最终输出异常波的识别结果.     

基于小波包络差异性的数字调制方式识别技术

针对通信系统中数字信号调制方式难以准确识别的问题,根据归一化前后小波变换包络的差异性,提出基于小波变异系数差值(ΔCV)和相似度特征的识别算法。该算法对MASK、MFSK、MPSK和MQAM 4种数字调制信号进行分类识别。理论分析和仿真实验表明算法简单易行,适用范围广,且在信噪比大于2 dB时数字调制信号识别率均在92.39%以上。     

基于小波分析和HMM的语音识别模型建立与仿真

利用隐马尔可夫模型HMM优异的时序建模能力及小波变换可以对信号进行多尺度分析并有效提取信号的局部信息的特点,建立了混合语音识别模型.在语音信号的识别过程中考虑到了信号的非平稳性,采用并行识别的方法分别获取分类信息,根据混合模型的识别算法做出识别决策,减小了系统对环境的依赖性,提高了其自适应能力.仿真实验结果表明,混合模型识别结果比单一HMM模型或小波模型识别结果更佳,提高了整体的识别速度和识别率.     

一种改进的基于小波变换的波特率估计算法

数字调制信号的解调过程中,必需的一个重要的参数是信号的调制速率,即波特率。在非协作通信或者自适应通信中,波特率对接收端可能是未知的参数。提出了一种改进的基于小波变换的MPSK波特率估计算法,通过信号变烦和选择最佳的变换尺度,可以降低原始估计算法的最低载噪比门限。利用CZT变换,可以以较小的代价提高估计的精度。     

基于单传感器动态检测和神经网络的气体识别

介绍了气体传感器动态检测结合神经网络识别空气中有机气体的新方法.这种方法利用单个SnO2气体传感器在方波温度调制的状态下实现了对多种有机气体的定性分析.在0.02Hz的调制频率、250℃～300℃的温度调制范围内,测得了传感器对不同浓度异丙醇、乙酰丙酮及其混合气体的动态响应值,再通过小波变换对单个周期测试信号进行特征提取,最后将提取的特征值输入神经网络进行网络训练和定性识别,识别的成功率高达100%.     

基于多尺度小波分析的汉字字体识别

字符识别系统的研究已取得很大成功,要恢复版面信息的原貌,就要对字体进行识别.文中提出了一种基于小波能量分布比例特征的多尺度小波分析的汉字字体识别算法,通过对字符图像进行小波分析以及网格化,提取小波能量分布比例特征作为小波特征,应用BP神经网络在文本无关的条件下对汉字字体进行分类.实验表明,基于多尺度小波分析的汉字字体识别算法能有效的区分黑体、仿宋体、宋体以及楷体4种不同的字体.     

基于BP神经网络的数字调制识别方法

针对低信噪比条件下通信信号调制类型识别困难的问题,提出一种新的基于瞬时信息的数字调制识别方法。该方法采用改进的小波阈值消噪算法对信号的瞬时信息进行消噪处理,从而增大不同调制信号间特征值的差异,再采用弹性反向传播(RPROP)算法训练的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等7种调制信号进行分类识别。仿真结果表明:该算法在信噪比低至2dB时,能使所有调制信号均达到96%以上的正确识别率,极大地改善了低信噪比下的识别性能。