VC++编程对波形频谱分析

本文介绍了采用离散傅立叶变换(DFT)实现对采样得到的波形数据文件进行频谱分析的一般方法,并且为了提高运算效率、节省中间存储单元,最终采用了“时间抽选奇偶分解”的“库利一图基算法”实现快速离散傅立叶变换,对采样数据进行了高效的频谱分析,并用Microsoft Visual C 6．0编写实现。     

同步时间差和小相位差计算引起的相位差分析

并行采样中多个ADC之间同步时间差会带来采样数据的相位差。本文介绍了一种能够减少同步时间差的方法。通过这一方法可以使不同取样ADC之间的时间差在600ns内。在该同步精度下对采样信号相位差进行分析。介绍了计算信号相位差的一般方法。然后分别用信号差值法,傅立叶法求出采样信号的相位差信号以及采样方法和误差分析的应用范围。     

基于相位调制的立体声音频数字水印

提出了一种可进行盲检测的数字音频水印算法。该算法利用人类听觉系统对音频相位变化的不敏感性,通过时变的全通滤波器,对原始音频信号进行相位调制。为了实现盲检测,将水印信号通过频移键控(PSK)赋值到立体声信号的左右声道上,然后采用短时离散傅立叶变换的方法对嵌入水印的音频信号进行检测。实验结果证明该算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

对谱弯折DCT音频水印算法的再研究

近几年,音频数字水印技术越来越引起了人们的极大兴趣,各种新方法和技术不断提出,如何将这些方法和技术应用于实际音频作品的版权保护中,并非易事。文章在借助Choi等犤1犦的谱弯折音频水印算法解决版权保护的实际问题时,经大量的实验验证和理论分析,认为谱弯折方法对信号处理类(包括MP3压缩、重采样等)的攻击相当脆弱,不具备鲁棒性。     

局部放电信号在电缆中传输衰减的理论研究

在现场试验中一旦发现超标放电,就需要确定放电的部位和类型。根据放电的特性区分不同的故障类型,具有重要的意义。宽频带采样的局放检测方法已逐渐开展,获取放电信号波形并根据其时域特征进行识别的方法也有一定的研究,但没有考虑到脉冲传播路径对原始放电波形的影响,即由于电缆中的局部放电可能存在于任何位置,在固定的检测点获得的信号波形,必然携带有从原始位置传播到检测点的路径所含的未知信息,这将给正确识别带来困难。因此提出了电缆中局放信号衰减影响因素的理论计算方法。     

基于变换域的音频数字零水印算法研究

针对多数音频数字水印嵌入过程中水印鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,本文讨论了一种新的数字水印技术——零水印.提出基于变换域的音频零水印二次检测算法,根据检测对象所受攻击的不同分别在DWT和SDFT域对水印进行二次检测.仿真试验证明该方法不对原始音频信号进行修改,不改变原始信号的感知质量,能够实现盲检测,保证水印的不可察觉性,鲁棒性好.     

OFDM系统中基于离散余弦变换的信道估计

提出了两种基于离散余弦变换（DCT）的信道估计方法,适用于多径衰落的正交频分复用（OFDM）系统。利用DCT的能量压缩特性,能有效消除传统基于离散傅立叶变换（DFT）估计算法在信道延时不是采样周期整数倍,或系统子栽波数不等于有用于载波数时产生的频谱泄漏。根据DCT与DFT的等效关系,通过构造不同的对称数据序列,推出两种相应的基于DCT信道估计,其中一种具有更好的性能,另一种更利于实现。仿真和分析结果表明：在多径衰落信道下,两种基于DCT的方法能有效降低频谱泄漏造成的信道估计误差,具有比基于DFT方法更好的性能。     

一种鲁棒的基于小波变换的语音参数提取算法

提出了一种基于小波变换的新型语音参数提取算法 ,提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性。由于引入了多分辨率小波分析技术 ,识别既在高频提供高的频率分辨又在低频提供高的时间分辨率。这样 ,提出的改进算法在语音词汇的识别更准确的同时 ,还大大简化了计算。将该算法和传统提取 MFCC系数的算法进行了比较,实验结果表明 ,利用小波计算语音特征具有更优的性能。     

基于SVD与几何矫正的水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出一种基于SVD和几何矫正的鲁棒水印算法。通过量化图像每个子块中的第1个奇异值嵌入水印,利用遗传算法搜索量化步长的最优解。在提取水印时,引入几何矩和DFT变换估计几何变换参数,从而矫正测试图像。实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与几何攻击方面均具有较好的鲁棒性。     

基于图像的二维织物组织识别方法研究与仿真

研究织物组织种类的准确图像识别问题。织物组织结构复杂,层次较多。在多层织物纹理交织的过程中,不同层次的织物组织经纬线纹路参数融合存在差异,图像识别不清,使模型的参数发生改变。传统的利用纹路参数进行织物识别的方法,无法适应纹理融合时带来的识别误差,造成识别准确程度不高的问题。为了避免上述问题,提出了一种离散小波变换的二维织物组织种类识别算法,将采集到的平面图像不同层次不同方向分量的组织点进行映射处理,确定二维图像的基准位置。利用离散小波变换,提取二维织物组织参数,通过聚类方式进行纹理参数融合分离识别。实验证明,用改进算法提取二维织物组织参数,提高了识别的准确率,取得了令人满意的效果。     

基于自适应频率规整的鲁棒说话人辨认研究

该文提出了一种基于自适应频率规整的鉴别性特征提取算法。该方法通过对语音频谱的各个频带的鉴别性分析及其量化结果对各个频域进行自适应的频率规整,进行非均匀子带滤波设计提取鉴别性特征;同时在噪声环境下,在特征提取前端进行了预增强处理,解决了测试语音与训练语音失配的问题,保证了特征的正确提取。实验证明,该特征原理简单,稳定性好,对语音内容不存在依赖性,有良好的抗噪性能,并且结合预增强处理是有效的,能够进一步提高辨认系统的识别率和鲁棒性。     

基于分段线性频谱弯折函数的说话人归一化方法

在传统的声道长度归一化方法中 ,基于声道无损级联短管模型假设 ,用一个简单的声道因子来确定频谱弯折函数 ,无法描述出不同说话人的频谱差异的细节 .针对这一缺陷 ,提出用细致的分段线性频谱弯折函数来描述说话人差异 ,在适当的频谱分段下 ,较好地完成了频谱对齐的任务 .此外 ,由于利用了与模型无关的频谱弯折函数 ,该方法被证明是一种快速的、尤其适用于无监督模式的说话人鲁棒性方法     

基于WDFT的语音PLP特征提取算法

提出了一种基于WDFT的PLP特征提取算法.该算法采用WDFT来提高语音信号低频部分的频谱分辨率,与传统的提取方法相比更符合人类听觉系统的特性.对0～9十个英文数字和E-SET集的识别实验结果表明,本文提出的特征提取算法比传统PLP算法具有更好的识别效果.     

基于梅尔频率倒谱系数与动态时间规整的安卓声纹解锁系统

安卓设备通常采用数字或图形密码解锁,但此类口令形式的密码安全性不高,而且部分安卓版本存在锁屏绕过漏洞的问题。为此,设计一种利用用户声纹特征的安卓解锁系统。采用梅尔频率倒谱系数提取声纹特征,使用动态时间规整算法进行文本相关的声纹模式匹配,并结合安卓NDK技术实现快速声纹识别。实验结果表明,该系统具有较高的解锁成功率和较快的解锁速度,相比数字或图形解锁,声纹解锁安全性更高,用户体验更好。     

基于Ansoft的超级电容器的研究与仿真

超级电容器(Ultra capacitor)是近期发展起来的一种新型储能元件,针对超级电容在混合动力汽车起动发电系统的应用,介绍了超级电容的结构和模型,通过Ansoft-maxwell 2D的瞬态起动和发电仿真再次验证了超级电容在汽车ISAD系统中相对于蓄电池的明显优势.通过Ansoft的瞬态仿真计算验证了超级电容对汽车ISAD系统性能的改善性.     

Warping the time on data streams

Continuously monitoring through time the correlation/distance of multiple data streams is of interest in a variety of applications, including financial analysis, video surveillance, and mining of biological data. However, distance measures commonly adopted for comparing time series, such as Euclidean and Dynamic Time Warping (DTW), either are known to be inaccurate or are too time-consuming to be applied in a streaming environment. In this paper we propose a novel DTW-like distance measure, called Stream-DTW (SDTW), which unlike DTW can be efficiently updated at each time step. We formally and experimentally demonstrate that SDTW speeds up the monitoring process by a factor that grows linearly with the size of the window sliding over the streams. For instance, with a sliding window of 512 samples, SDTW is about 600 times faster than DTW. We also show that SDTW is a tight approximation of DTW, errors never exceeding 10%, and that it consistently outperforms approximations developed for the case of static time series.     

嵌入式仿真系统的研究与应用

在嵌入式系统越来越复杂的情况下,一个设计糟糕的系统,其运行行为很难、甚至不可能预测,设计所带来的风险也越来越大。该文为嵌入式系统软件提供了一种实用、简捷的开发和设计模式,仿真系统。仿真系统将嵌入式系统的图形界面、业务控制流程和输入/输出设备操作进行有效的解耦合。提高了开发效率,使得系统的易于实现、测试与维护。     

证券行情趋势准确预测的仿真研究

研究证券行情趋势的准确预测问题.中国证券业起步较晚,证券市场是一个非线性系统,行情趋势预测特征是不确定时态的而较难获取,传统的聚类方法直接提取不确定时态的行情趋势预测特征,特征提取有效性不高而造成证券行情趋势准确度不高的问题.为解决上述问题,提出关联规则的证券行情趋势预测方法.将不确定时态的行情时间序列转换为证券变动时间序列,有效获取行情趋势预测特征,避免仅依靠时间序列的统计特性直接提取而造成的特征提取有效性不高的问题,通过构建关联规则行情趋势特征提取模型,对趋势特征输入模型进行数据挖掘完成证券行情的预测.仿真结果表明,改进方法能够有效提取行情趋势特征,准确完成证券行情趋势的预测.     

光盘库平衡机构的数值分析及参数优化

1．概述光盘库是一种能够可以储存,管理,交换大量光盘片和读写光盘上信息的系统．由于它将大量的光盘存储于一个盘库中统一管理,这样扩大了光盘的容量并且由于换盘过程是由盘库的换盘系统实现,因此也极大的提高了不同盘的内容读取速度．随着光盘的高速发展,特别是CD类盘片的大量增多,光盘库的需求日益增大．为适应光盘库发展的需要,光盘国家工程研究中心决定开发适用于CD类光盘的光盘库．此课题是以工程中心在“7．5”国家科技攻关中完成的DE－1000型光盘库为基础,在机芯性能等技术指标及结构参数上进行了改进,研制CJ-608型CD…     

基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究

对于股票联动性的研究,传统时间序列分析方法及目前数据挖 掘技术主要使用国内或者国外股票指数来研究市场、板块或行业之间的联动关系,并得到一 些较为宏观的结论,存在着缺少直接分析与挖掘个股数据之间的联动性的问题。鉴于此,本文提出一种基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究方法。通过动态时间弯曲找出若干只形态相似的股票,并在此基础上获得相关的重要信息,再提出基于动态时间弯曲的k-means聚类方法实现股票聚类,进而得到具有相同波动趋势的股票簇。实验结果表 明,新方法能从大量股票中准确找到具有联动关系的个股,区分开不同波动趋势的股票簇,具有一定的优越性。