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文章在双模噪声背景下,为了改善信号检测性能,利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力对双模噪声中弱信号进行检测。理论分析和仿真结果表明,小波包检测系统不仅具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越。 相似文献
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用波小变换从语音声波中对声门关闭事件进行时间定位检测等价于在小波变换的时间-比例域中找出局部模量极大在跨越若干比例尺度演化时的徨定模式。本文研究表明:1.在语音波形的小波变换域中,存在多种不同的局部模量极大值演化模式,而且对应于声门关闭的事件的这种局部模量极大值模式在多数情况下不同垂直于时间轴的直线;2.在小波变换域里声门关闭事件的局部模量极大值在沿比例尺度方向演化过程中位置偏差呆以用一个GC局部 相似文献
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对2.4 kb/s MELP编解码算法的原理进行了简要分析,选择TI公司TMS320VC5509 DSP作为2.4 kb/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction,MELP)声码器的DSP实现平台。通过分析TMS320VC5509 DSP的存储结构,并结合MELP算法DSP实现的具体情况,讨论了如何对其存储空间进行配置,以便达到对有限存储资源合理、高效利用的目的。最后,给出了基于MELP声码器的TMS320VC5509 DSP的存储空间配置。 相似文献
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应用最优小波包变换的特征提取方法 总被引:36,自引:0,他引:36
在模式识别或分类中,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的.但对于大量的非平稳或时变信号模式来说,如语音,雷达,地震信号等,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难.近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用,但小波包变换的任意多尺度分解特性,是分析非平稳信号更有效的方法,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基,不同的小波包基具有不同的性质,反映不同的信号特性,能获取其他变换所不能获取的信号特征.本文主要研究由给定的训练样本集,如何选择最优小波包基,从被识别或分类的信号中提取具有最大可分性的特征.为此提出了应用三种可分性准则,即距离准则,散度准则和熵准则选择最优基.通过实验,对应用各准则选择最优基提取特征与小波基提取特征的性能进行了比较. 相似文献
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将小波包变换良好的时频分析能力用于分析双模噪声的统计特性,因为小波包变换具有带通滤波的作用,当分解的层数足够多时,变换可看作窄带系统,将双模噪声作某一尺的小波包变换,在此空间上双模噪声的输出近似于高斯分布,在这一空间上进行信号的识别与检测。将小波包变换用于双模噪声背景下的信号检测系统,并将此方法与经典检测系统进行性能上的比较,仿真结果表明,小波包方法优于经典检测方法。 相似文献
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基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法 总被引:1,自引:1,他引:1
传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。 相似文献
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