二维离散余弦变换的一种新的快速算法

本文介绍了二维离散余弦变换（ＤＣＴ）的一种新的快速算法，对于Ｎ×Ｎ ＤＣＴ（Ｎ＝２＾ｍ），只需用Ｎ个一维ＤＣＴ和若干加法运算。与常规的行－列法相比，所需的乘法运算量减少了一半，也比其它的快速算法的乘法运算量要少，而加法运算量基本上是相同的。     

离散小波变换域LMS自适应消噪

本文按照自成体系的离散小波变换正交分解框架,直接从离散域出发,得出离散小波变换域ＬＭＳ（ＤＷＬＭＳ）,变换的正交性与采样率无关,并可使用Ｍａｌｌａｔ快速算法。方法可减小自适应应滤波器输入向量自相关阵的谱动态范围,提出了传统ＬＭＳ算法的收敛速度和稳定性。     

一种TDCS信号检测及基函数周期估计的方法

针对变换域通信系统（Transform Domain Communication System, TDCS）信号难以检测的问题，设计了基于功率谱二次处理的检测方法。通过数学建模，理论推导了TDCS信号的自相关函数，并由此推出了TDCS信号的两次功率谱函数，证明了TDCS信号的二次功率谱存在周期性谱峰的特征，并给出了谱峰周期与基函数周期的数学关系。据此设计了一种TDCS信号检测算法，该算法能够检测TDCS信号并对基函数周期给予估计。理论分析了高斯白噪声对检测算法的影响，通过计算机仿真，验证了该算法在低信噪比下的性能，对比了二次功率谱法与时域相关法的检测性能，验证了采样数据长度对检测性能的影响。仿真结果表明在低信噪比条件下，本文算法对基函数周期估计仍有效，且算法性能相较于自相关法提高了约1.5 dB，增加采样数据长度可进一步提高二次功率谱算法的准确性。     

二维离散余弦变换的一种新的快速算法

介绍了二维离散余弦变换的一种新的快速算法，对于Ｎ×ＮＤＣＴ（Ｎ＝２ｍ），只需用Ｎ个一维ＤＣＴ和若干加法运算，与常规的行一列法相比，所需的乘法运算量减少了一半，也比其它快速算法的乘法运算量要少，而加法运算量基本上是相同的。     

快速变换算法三十年的发展

傅里叶变换快速算法发展已三十年，本文综述了高散变换快速算法的发展，特别是近几年的发展，其中包括传统的基2、基4、基8、分裂基算法的发展以及多维离散傅里叶变换、多维离散余（正）弦变换、多维离散W变换（哈特莱变换）的快速算法．阐述各种算法是如何将多维变换转换为一维变换的计算，并讨论了在有理数域上计算上述各种变换所需最小实数乘法的次数。     

心音信号MFCC特征向量提取方法的优化

为了提高利用梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）特征向量进行心音信号分类的准确率，本文提出以一种基于独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）及权值优化的MFCC特征向量优化方法。首先，通过消除趋势项、降噪、提取心动周期与基础心音分割等步骤对心音信号预处理；接着，对提取的基础心音信号做Mel频谱变换及倒谱分析提取MFCC特征向量，其中用ICA替代离散余弦变换去除分量间高阶量的相关性，同时采用相关系数为权值优化整体混合矩阵；最后，采用F比衡量特征向量贡献率，并以其为权值优化各维特征向量。通过提取MFCC特征向量采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的分类器识别第一心音及第二心音，并与人工标注心音状态集进行对比。实验结果表明，基于ICA及权值优化的MFCC特征向量在SVM分类器中识别率得到了有效的提升，且优化算法具备一定抗噪性能。      

基于短时哈特莱变换的跳频信号时频分析

根据哈特莱变换对于实信号频谱分析的高效性,本文针对跳频信号的非平稳性特征,给出了短时哈特莱变换定义,推导出短时哈特莱变换的递推计算式,并在分析短时哈特莱变换与短时傅立叶变换关系的基础上,应用短时哈特莱变换对跳频信号进行了时频分析。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地跟踪频率随时间快速跳变的跳频信号。     

在OFDM系统中采用余弦变换的信道估计

提出在OFDM通信系统中采用余弦变换(DCT)实现信道内插估计,同时讨论离散傅氏变换(DFT)、离散哈特莱(DHT)、Hadamard变换等数学方法用于采用导引信号下的信道估计。无需知道信道阶数、噪声功率、多谱勒频移等信道统计特性仍能达到较好的信道估计性能,计算简单。仿真结果表明,余弦变换算法的信道估计在多径干扰、多谱勒频移较大时,仍能正常工作,性能稳定,达到较好的信道估计效果。     

雷达多普勒信号数据压缩研究

在分析了多普勒信号的特性及语音信号的区别后，采用自适应离散余弦变换算法对多普勒信号进行了压缩编码，在中等编码速率下得到了较好的压缩编码效果。文中提出了相关－自适应离散余弦变换（C－ADCT）压缩编码算法，改进算法提高了自适应离散余弦变换算法的抗噪性能。     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

提出了一种新的基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法.将音频信号进行3级小波分解,在第3级上对小波系数加回声,根据不同的水印值选择不同的回声延迟,然后重构音频信号.检测时采用复倒谱变换,实现了水印的盲检测.实验表明,该算法具有很好的透明性和鲁棒性,能抵抗重采样,低通滤波等常见攻击和抖动,随机剪切等同步攻击.     

基于离散哈特莱变换的LACO-OFDM低复杂度接收方法研究

在分层非对称限幅光正交频分复用（LACO-OFDM）中,采用离散哈特莱变换（DHT）可以弥补采用快速傅里叶变换（FFT）时存在的频谱效率不高的缺陷,但在接收端多层信号的分离仍存在计算复杂度高的问题。结合DHT-LACO-OFDM信号的时域对称和反对称特性,提出一种基于时域重构的分层信号接收方法,在时域把叠加的信号进行分层接收。研究结果表明,相比于传统的时频域结合的迭代接收方式,基于时域重构的分层信号接收方法在误比特性能上与传统的迭代接收方式几乎相同,但计算复杂度约降低为原来的一半。     

用DFT研究DPCM系统

本文用离散Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＤＦＴ）研究ＤＰＣＭ系统。预测误差是原信号和预测系数的循环卷积，耐解调由Ｆｏｕｒｉｅｒ变换实现。在这种ＤＰＣＭ中，预测前还可以对图像作平滑等处理以减小预测误差。     

关于Chrestenson正交变换的讨论

本文首先给出了三类新的Chrestenson正交变换；其次说明了定义在Z_p~n上的复正交函数系的实部与虚部之和能构成一个实正交函数系的充要条件，从而给出了三类新的张—哈特莱（Hartley）正交变换；最后，通过Chrestenson变换和张—哈特莱变换的关系，说明了张—哈特莱变换可用来刻划逻辑函数的某些特征。     

基于DCT增强和改进谱熵的语音端点检测方法

端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到后面的学习及识别效果．提出了基于DCT（离散余弦变换）增强和改进谱熵的语音端点检测方法．首先，通过DCT（离散余弦变换）进行语音增强，然后再通过改进谱熵法判决去噪后语音的端点位置．仿真结果表明：此方法快速有效，具有较强的抗噪能力，特别适合低信噪比下的端点检测．     

分数倒谱及其在盲chirp信号处理中的应用

分数阶傅立叶变换可以看作是傅立叶变换的推广,在回顾实倒谱有关理论基础上,给出基于分数阶傅立叶变换的倒谱——分数倒谱。同时也讨论了分数倒谱在盲chirp信号处理中的应用。仿真实验验证,即使在很低信噪比下,相关算法仍能有效工作。     

一种小波域新颖鲁棒语音扩谱水印

文章提出一种基于小波变换的新颖的鲁棒语音扩谱水印算法。算法对原始语音进行离散小波变换．利用扩谱水印技术将水印隐藏到小波域。根据检测与估计理论，运用新的检测统计量进行相关检测。同时，通过引入抗异步攻击的机制和倒谱滤波，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，该算法对噪声、中值滤波、低通滤波、异步攻击等有较强的鲁棒性。     

差分GPS实时数据解调算法研究与实现

差分GPS实时数据传输格式依据RTCM-SC104标准,采用MSK调制而成。为了精确地获取MSK信号的码元信息,针对差分GPS实时数据提出一种基于加窗滑动的离散哈特莱变换解调算法。该算法首先采用窗口长度为码元宽度,移动步长为1的矩形窗滑动后求码元同步,获取同步信息后再对其进行离散哈特莱变换,最后通过幅值信息还原出数字码元。经Matlab仿真结果表明,该解调算法性能比对比算法更优,实用性及适用性更广,最后在VC++平台上实现了差分GPS实时数据的正确解调。     

直接序列扩频信号谱特性与变换域抗窄带干扰技术仿真研究

对直接序列扩频信号（ＤＳＳＳ）的谱特性和扩频通信的变换域抗干扰技术进行了仿真研究和理论分析。结果表明,ＤＳＳＳ信号是相位敏感信号,大量信息包含在相位谱中,基于功率谱差别的干扰识别与处理的变换域抗干扰技术的效果存在上限。为提高效果,变换域抗干扰技术必须对干扰带内扩谱信号作相位谱估计。     

离散傅里叶变换的脉动阵列实现

本文提出了离散傅里叶变换（也可以是离散哈特莱变换）的ＶＬＳＩ结构实现方法－脉动阵列实现方法。在实数域内基于并行戈泽尔算法及三角函数递推公式提出了四种处理单元，由此得到了四种脉动阵列结构，其中三个阵列结构是一维的，一个阵列结构是二维变换的，并用传算器作为这些阵列结构的模拟性能验证。这些阵列结构具有高度的并行性，而且阵列结构十分简单，且有模块化和规则化，能够支持高速计算流，因此这些结构便于ＶＬＳＩ结构     

基于谱熵的语音检测

根据离散余弦变换(DCT)特性和最大离散熵定理,该文提出利用短时语音余弦变换谱的谱熵进行语音信号检测(Voice activity detection)。在强噪声环境下,传统的能量,过零率,相关等检测方法将会失效,而谱熵法则具有稳健的抗噪特性。计算机模拟显示这是一种比较好的抗噪语音检测方案.