基于第二类切比雪夫多项式的语音线性谱对参数的计算

对线性谱对(LSP)参数的计算方法提出改进算法，该算法利用第二类切比雪夫多项式的迭代性质对初始函数降阶。理论分析表明，改进算法可以获得更简洁的数学表达式。实验结果显示，改进算法中基本消除了乘法运算，同时随着线性预测分析阶数的增加可以进一步降低算法复杂度。     

基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究

利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用改进的支持向量机算法,实现了对船舶目标的分类识别研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和最优分类面求解时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数两方面进行了改进,提出了基于径向基核函数的齐次决策二阶损失函数支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶目标类型分类识别实验。理论分析、数据仿真与实验结果表明,该改进算法实现了在二次规划中的较少约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,是一种适合于船舶辐射噪声DENOM分类识别的有效的支持向量机改进算法。     

用幂基多项式拟合频向函数的几点技巧

提出了用幂基多项式拟合频响函数的几点技巧。运用幂基多项式和最小二乘法对频响函数拟合的计算公式进行了推导,得到了用于问题求解的线性代数方程组,为改善该方程组系统矩阵的条件数,对频率变量和系数矩阵进行了规范化处理;频率变量被规范化到0＝－1的无量纲正实数区域,两个相关矩阵的每列模长被规范为1。然后用奇异值分解的方法求解该方程组,得到拟合频响函数所用的幂基多项式的系数。最后,根据幂基多项式的系数,求出系统的极点和留数,从而识别出系统的模糊态参数,文中给出了一个悬臂梁模拟算例,结果表明本文算法具有较好的计算精度。     

基于向量小波与神经网络的图像融合算法

提出了一种基于向量小波和神经网络的图像融合算法.首先对各源图像进行向量小波变换,根据变换后系数计算出各子块图像的清晰度,选取子块图像部分区域清晰度作为前溃神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的向量小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行向量小波逆变换,得到融合图像.仿真实验表明,该算法能够较好地解决多传感器图像融合问题,生成的融合图像效果优于有代表性的图像融合方法.     

基于改进梯度向量流形变模型的动目标检测方法

针对现有图像序列动目标检测技术抗噪声能力较差、跟踪性能鲁棒性不强的不足,提出了一种改进的梯度向量流形变模型算法,该算法构造了新的梯度向量场,利用图像灰度梯度信息、帧间运动信息以及邻域灰度信息相结合进行梯度向量场计算.仿真试验结果表明,该方法较好地克服了图像序列中随机噪声的影响,计算出的梯度向量场基本没有干扰区域,同传统向量场相比较,有效地提高了算法的抗噪能力和跟踪结果的准确性,可更好地实现图像序列的动目标检测.     

总方差方法在光纤陀螺随机误差分析中的应用

总方差方法被引入到光纤陀螺随机误差特性分析当中,有效克服了传统 Allan方差法在长相关时间上计算易出现“崩溃”的问题。但用它直接分析光纤陀螺随机噪声存在算法偏差,不能真实反映角度随机游走噪声、量化噪声和指数相关噪声方差值,因此在算法上对总方差提出改进,使其适用于光纤陀螺噪声分析。对模拟的各项随机噪声进行仿真计算,验证改进后总方差方法可有效辨识噪声类型和水平。对光纤陀螺实测数据方差分析表明改进的总方差方法在平均因子较大的情况下可提高估计置信度,方差值稳定性好,比 Allan方差法能更精确地分析出噪声项系数。     

SVM和改进的PSO在压路机驾驶室结构噪声优化中的应用

针对压路机驾驶室结构噪声,将拉丁超立方试验设计、支持向量机近似模型、改进的粒子群优化算法相结合,通过修改驾驶室主要板件的板厚参数降低压路机结构噪声。建立一套基于支持向量机和粒子群算法控制车内结构噪声的设计流程。针对粒子群可能出现局部最优解的问题,对粒子群进行了改进。并利用改进的粒子群优化支持向量机参数,构建高拟合精度的支持向量机模型代替有限元模型。并用改进的粒子群算法对该模型进行板厚寻优,找到一组最佳的板厚参数使得参考点(驾驶员右耳处)声压级最小,减少计算工作量,提高优化效率。     

多项滤波器算法在水声信号处理中的研究和仿真

主要对多项滤波器算法在水声信号处理中的应用进行了理论分析和算法仿真.为实现抽样率转换而产生的多项滤波器算法,通过对信号进行抽取和插值相结合的方法来控制信号的抽样率.对抽取-插值滤波器依照减少乘法运算次数的原则进行结构上的简化,并进行数学推导,最终得到多项滤波器的结构框图和数学表达式.运用MATLAB对多项滤波器算法进行仿真,并对仿真结果作了理论分析.     

稳健协方差矩阵重构波束形成算法

针对信号导向向量失配以及接收数据协方差矩阵存在误差会导致传统的自适应波束形成器产生能损失的问题,提出了一种基于干扰加噪声协方差矩阵重构的稳健波束形成算法.该算法通过对信源来波角度范围进行Capon谱估计得出重构信源协方差矩阵,并通过特征分解以及子空间性质得出信源的导向向量,然后利用重构所得信源导向向量计算出信源功率以及...     

基于信号相关法的材料弹性常数无损测量

研究了信号相关法在超声法材料声弹性常数测量中回波时间差的自动识别计算.通过计算机模拟的方法,分别采用信号插值、相关系数拟合两种相关系数峰值提取方法,对相关运算算法的精度、抗噪声能力、稳定性进行了验证和比较.在实验部分通过计算横波、纵波在各向同性试件中传播的回波时间差,得出超声横波、纵波波速,根据声弹性理论最终计算出材料...