基于倒谱的非最小相位FIR系统自适应辨识

本文介绍了一种在高阶谱一维切片的基础上利用倒谱进行非最小相位FIR系统自适应辨识的算法。这一算法具有计算量小，不需要预先假定系统阶次的特点，而且能够自适应地分别辨识出非最小相位FIR系统的最小相位部分和最大相位部分的冲激响应，同时，系统阶次可以在自适应过程中确定。另外由于本算法利用观测信号的高阶级计量进行系统辨识，所以很好地抑制了高斯有色噪声对辨识结果的影响。数值仿真结果证明了本算法的有效性。     

语音信号去混响原理与技术

语音信号去混响技术在通信、语言识别等方面有重要应用。介绍了国内外相关研究动态和方法,阐述了声音混响过程和倒谱法去混响原理,简要介绍了传声器阵列-倒谱法去混响技术。     

一种适用于混响环境的麦克风阵列语音增强方法

在小型视频会议系统中,影响语音处理系统性能的主要因素是房间混响效应.现有语音增强方法大都采用加性噪声模型,没有考虑混响;而基于倒谱的语音去混响方法大多计算复杂.为此,本文给出了一种改进的麦克风阵列倒谱域语音去混响方法.该方法首先计算含噪语音倒谱域的最小相位分量,并对其进行波束形成,再进行低通滤波;然后利用人耳对相位信息的不敏感性,采用含噪语音的相位来合成增强后的语音信号,从而有效地降低了运算量.仿真结果表明,该方法在混响环境下能有效地改善语音质量.     

基于反幂法和卡尔曼滤波的自适应语音去混响方法

噪声鲁棒的自适应语音信号去混响是现代语音信号处理的重要研究内容,其困难在于语音信号的非白性、非平稳性及房间的超长冲激响应特性。针对单输入多输出(SIMO)麦克风阵列系统获取的多路混响语音信号,提出了一种新的去混响算法。首先通过相关法时延估计对SIMO混响语音信号进行时延对齐;其次在保持SIMO系统输出信号间交叉关联关系(cross relation)基础上对混响语音信号进行预白化处理;最后把交叉关联关系、用于矩阵最小特征向量计算的反幂法与卡尔曼滤波解卷积方法有机结合,实现了SIMO混响语音信号的实时自适应去混响。仿真与实验研究表明,本方法对混响语音信号去混响效果明显,同时具有较好的抗噪声性能。      

瞬时相位去线性的最小均方算法实现

本文根据通信信号调制识别过程中瞬时相位去线性的原理,提出了便于硬件实现的最小均方算法,实现了对瞬时相位解混叠后的线性相位分量的滤除.改进后的算法在不增加硬件资源的情况下提高了运算精度.硬件电路的设计基于QuartusⅡ平台,用Verilog HDL语言编程实现.算法首先经过Matlab仿真,并在FPGA上通过测试,验证...     

一种复倒谱相位分解的声门波估计方法

逆滤波法估计声门波含有较多的谐波成分,为了减小这种误差,本文提出一种复倒谱相位分解的声门波估计方法。首先估计嗓音信号的基音周期,利用复倒谱将每个基音周期内嗓音信号分解为最大相位信号与最小相位信号,经过微分运算后与声门闭合点位置结合,实现微分声门波估计。对微分声门波积分,即为所估计的声门波。采用迭代自适应逆滤波方法和本文方法提取的声门波进行参数提取。实验结果表明,本文方法提取的声门波更能反映声带振动特性,声门开相、闭相信息明确,有效减小声源谐波成分和声道干扰。在估计微分声门波最小值时表现出最佳性能,估计误差低至0.25%。89%的时域参数与标准值的误差均小于10%     

多通道CDR线性预测语音去混响方法

针对封闭环境下的混响对智能语音处理系统性能的影响,论文提出了一种麦克风阵列语音去混响方法.考虑到阵列接收信号所构建的协方差矩阵存在部分数值为零,进而造成输出语音信号失真的情况,论文给出基于两个通道语音信号功率谱的相干扩散功率比(CDR)来实现协方差初始化,采用递归平均得到阵列接收信号协方差矩阵的估计值,进行通过多通道线...     

基于最小相位系统分解的扬声器频响均衡

由于扬声器单元存在固有的非线性失真特性，所以其频率响应曲线包含很多峰谷， 为了消除这种影响并获得无损音质的扬声器特性，需要将扬声器频率响应曲线的幅度谱补偿为一条平直的曲线。为此，本文设计了一种扬声器非线性均衡方法，该方法首先在消声室测量扬声器的脉冲响应，然后基于对脉冲响应的频域分析，对扬声器频响采取最小相位系统分解后逆滤波的方法对其进行补偿。实验结果显示，均衡后的扬声器系统输出的幅频响应平坦。     

复广义高斯分布多通道最大似然联合去噪去混响波束形成器

提出了一种基于复超高斯分布的多通道联合去噪去混响波束形成器。本文采用复超高斯模型对语音信号建模,在最大似然准则下首次推导出联合去噪去混响波束形成器的解析表达式,并证明了该式是现有多种联合去噪去混响波束形成器的一般化形式。同时通过理论推导证明本文所提算法性能优于传统多通道预测误差算法级联最小功率无失真波束形成器。仿真实验与实际实验结果均表明,本文提出的算法在多个客观指标上明显优于现有联合去噪去混响算法。      

联合长短时记忆递归神经网络和非负矩阵分解的语音混响消除方法

本文提出了一种联合长短时记忆递归神经网络和非负矩阵分解方法对单通道语音进行混响消除;对语音信号的对数功率谱建模抑制混响干扰。首先通过长短时记忆递归神经网络估计对数功率谱,这种模型结构能捕获整个音频序列的信息重构纯净语音的对数功率谱,然后通过非负矩阵分解方法对重构的对数功率谱进行后处理抑制过平滑问题;实验结果表明所提方法可以有效抑制语音信号中的混响干扰,本文方法的各种性能指标优于基线方法。      

数字信号处理中的最小相位系统初探

最小相位系统在数字信号处理理论和应用中具有重要意义。本文详细地阐述了最小相位系统的含义和基本性质,给出利用Matlab中FDATool工具设计最小相位系统的实现方法。通过对比信号经过IIR滤波器和最小相位系统后的时域波形变化,对最小相位系统的重要性质进行验证。     

基于局部最小生成树的干涉SAR二维相位展开

二维相位展开是干涉SAR数据处理中的关键步骤之一.该文在分支优化模型的基础上提出一种基于局部最小生成树的干涉SAR二维相位展开算法.该算法克服了经典的Goldstein算法中残余点之间重复连接形成闭合区域的缺点.同时由于质量图的使用,优化了残余点的连接,局部最小化了分支的总长度,实验结果证实了该算法的有效性.     

基于曲线拟合的单脉冲跟踪系统校相方法

针对目前单通道单脉冲跟踪系统传统校相方式的不足,提出了一种基于曲线拟合理论的校相方法.阐述了单通道单脉冲跟踪系统的工作原理,分析了跟踪过程中误差电压收敛曲线特性与和差通道相位差之间的对应关系,并以仿真曲线为例,讨论了和差通道相位差对误差电压收敛曲线及跟踪效果的影响;基于曲线拟合理论,提出了利用对星跟踪过程中的误差电压数据进行相位差校准的算法,并设计了校相实现方案;最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

接收机相位特性对单通道阵列测向的影响

为克服多通道系统硬件量大、造价高及通道间幅相不一致时性能恶化等不足，单通道测向系统应运而生。对单通道阵列测向系统的原理进行了较为详细的介绍，定量分析了接收机的线性相位特性对测向的影响，定性分析了非线性相位特性对测向的影响，并给出了解决的办法。模拟实验的结果表明了理论分析的正确性。     

基于 PAM 分解面向判决的 Multi -h CPM 载波相位同步

多指数连续相位调制（Muhi—h CPM,Multi—h Continuous Phase Modulation）具有频谱效率高,抗误码性能好的特点,具有广泛的应用前景,但同步问题一直是Multi—hCPM接收机的难点之一。在已有单指数CPM载波相位同步算法的基础上,研究了一种基于PAM分解面向判决的Multi—hCPM信号载波相位同步算法,为了有效界定所提出算法的性能,推导出了Multi—hCPM载波相位估计的修正克劳美罗限（MCRB）。仿真结果表明,在较大多普勒频率及其变化率的环境下,该载波相位算法的估计性能良好且能逼近其MCRB。     

和差信号相位差对单通道信号的影响分析

单通道单脉冲跟踪以设备简单、可靠性高等特点在飞行器测控系统中获得了广泛应用。和差网络输出的和差信号相位差会影响单通道信号的调制度,进而降低跟踪精度。这种影响可以用矢量分析的方法计算出来,也可以用System-View进行仿真。可以通过相位调整的方法,在整个接收频带内获得最佳调制度,从而获得最佳的跟踪精度。     

基于最小费用流的InSAR干涉相位展开算法

从影响InSAR干涉相位展开算法的相干系数出发,分析了相干系数对干涉处理的影响,提出了基于新的加权系数矩阵的最小费用流算法,定义了新的加权系数矩阵并分析其性能,使得加权系数矩阵不再随着幅度的变化而变化,减小了相干系数较小时对干涉相位展开的不利影响。通过仿真和实测数据检验本方法的处理性能,可以获得较好的相位展开处理效果。     

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.     

基于最小功率准则的自适应MTI滤波器的设计

在雷达接收回波信号过程中,杂波信号的存在对有用信号的检测和提取会产生干扰。因此,必须抑制杂波。文中提出了一种基于最小功率准则的自适应MTI滤波器的设计,通过仿真波形看出,该方法可以有效地抑制动杂波。     

Low Complexity Minimum Mean Square Error Channel Estimation for Adaptive Coding and Modulation Systems

Performance of the Adaptive Cod- ing and Modulation （ACM） strongly depends on the retrieved Channel State Information （CSI）, which can be obtained using the chan- nel estimation techniques relying on pilot sy- mbol transmission. Earlier analysis of methods of pilot-aided channel estimation for ACM systems were relatively little. In this paper, we investigate the performance of CSI prediction using the Minimum Mean Square Error （MMSE） channel estimator for an ACM system. To solve the two problems of MMSE： high compu- tational operations and oversimplified assum- ption, we then propose the Low-Complexity schemes （LC-MMSE and Recursion LC-MMSE （R-LC-MMSE））. Computational complexity and Mean Square Error （MSE） are presented to evaluate the efficiency of the proposed algo- rithm. Both analysis and numerical results sh- ow that LC-MMSE performs close to the well- known MMSE estimator with much lower com- plexity and R-LC-MMSE improves the appli- cation of MMSE estimation to specific cir- cumstances.