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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于可视化的PI控制器参数整定方法

在控制器优化设计问题的研究中,PI控制器的参数通常采用归一参数法和试凑法来整定,很难得到最优的整定参数.为解决上述问题,提出了一种快速且有效的四维数据可视化算法的PI控制器参数整定方法.采用可视化方法将伯德图图形簇体现在四维可视化幅频特性图和相频特性图里,可直接观察kp,ki与幅频特性和相频特性的关系,并可间接地将幅值裕度和相角裕度表现在频域特性里,通过观察频域特性的变化来达到整定的目的.仿真实例表明,提出的方法适用于低阶或高阶被控对象,得到了满意的效果,为控制器优化设计提供了依据.     

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.     

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.     

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。     

井下受困人员搜救定位方法研究与仿真

研究井下下受困人员准确搜救定位问题。井下环境复杂,水汽、瓦斯浓度较高,用于搜救定位的射频信号容易受到外界干扰,造成用于定位的射频回波信号衰减。传统的人员搜救定位方法依靠对有人区域的射频回波反射信号的特征进行检测,完成人员的搜救定位,一旦回波信号发生干扰造成信号变形,会造成人员的定位不够准确。为解决上述问题,提出自增强BP神经网络的井下受困人员定位算法,通过设计回波信号增加网络弥补射频衰减的强度,对射频回波信号衰减的进行补偿,保证在强干扰下的井下受困人员定位准确性。实验表明,自增强BP神经网络方法能够在强干扰下增强受困人员定位的准确性,准确定位被困人员的位置。     

ZigBee网络路径均衡算法在供水系统的仿真研究

研究城市供水系统的高效路径均衡算法。供水系统根据供水请求调控供水路径,在早晚城市用水高峰期供水请求突增,待均衡的供水路径任务骤增加大了均衡计算量,传统方法只选用较少的高层节点作为均衡节点,高层节点因超额的工作量不能承担起均衡任务的突增,造成网络数据传输路径均衡的效率较低。为了解决这一难题,提出基于开销能量的供水系统ZigBee网络路径均衡算法。通过建立供水系统各节点能量消耗代价开销模型,在模型中根据开销能量将路径均衡控制的任务分派到网络的各个节点中共同分担完成路径均衡的任务,避免了只利用少数高层节点均衡而带来的均衡效率不高的问题。仿真结果表明,改进方法能够高效完成供水系统路径的均衡控制,取得了满意的结果。     

Gabor频率对人脸特征定位的影响研究

中心频率位于高频段的Gabor滤波器具有较小的窗口,描述图像的局部特征,满足特征点表示的独立性要求;图像的高频信息随位置的不同有显著的变化。所以,在利用Gabor小波变换系数对人脸图像的特征点进行定位时,图像的高频信息更有利于特征点的定位。本文研究了不同频率的Gabor及其组合对特征点定位的影响,通过分析和试验得到了有利于人脸特征定位的Gabor频率组合。