优化正交匹配追踪和短时谱估计用于声音识别

声音事件识别时受到各种环境声的影响,采用优化正交匹配跟踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）和短时谱估计对声音信号进行二次重构,能有效提高识别性能。采用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化OMP稀疏分解作首次重构,保留声音信号的主体;采用短时谱估计对首次重构后的残余信号作声音增强处理,完成二次重构,去除非平稳噪声和提高重构声音信号的精度;对重构信号提取梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）特征、优化OMP时-频特征和基频（Pitch）特征,组成复合抗噪特征集OOMP;使用深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）对OOMP特征进行学习,并对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明,该方法在不同信噪比的各种环境声中平均识别率为70.44%,且在?5?dB的情况下仍然可以达到49.90%的识别率,从而说明所提方法能有效地识别各种环境下的声音事件。     

基于能量的汉语语音音节自动划分方法的研究

针对智能化计算机中汉语语音识别这一重要研究课题,利用小波分析方法,以神经网络为基础,提出了基于能量的汉语语音音节划分的自动实现的方法,这是实现汉语语音识别的基础和前提。     

绩溪电站机组运行稳定性分析

绩溪抽水蓄能电站是我国自主研发长短叶片技术首次在抽水蓄能机组中应用,受到多方关注。在绩溪电站首台机组调试过程中,多方组织对包含机组振动、摆度、压力脉动等测点的机组稳定性进行了全面测试,采用时域特征值和频谱分析技术对试验数据进行分析,获得了机组在抽水启动、稳定抽水、稳定发电和发电启动带负荷过程等工况下的机组稳定性特征。测试结果表明：稳定工况下,绩溪首台机组振动和摆度混频幅值均在相关规范限定的A区范围内,满足机组稳定运行的需要;相较常规混流式水泵水轮机,采用长短叶片设计转轮设计时,各测点压力脉动频率成分更加复杂;协联抽水情况下,某些测点的主频有随扬程变化而改变。抽水启动和发电带负荷过程,机组稳定性参数能够满足运行需要。     

基于LabVIEW的电压暂降检测与分析软件设计

为了对电压暂降问题进行监测和分析,采用USB2831数据采集卡和Lab VIEW虚拟仪器开发平台设计了一套电压暂降检测与分析软件。USB2831数据采集卡用于获取电压电流信号,在Lab VIEW环境下用短时傅里叶变换作为时频信号的检测和分析工具,生成基波幅值曲线和最大频谱幅值曲线,以确定电压暂降深度、暂降的起止时刻以及各次谐波分量的幅值。将其检测结果与有效值算法的检测结果对比可知,短时傅里叶变换算法检测电压暂降的精度高,扰动定位能力强。所设计软件具有界面友好、扩展性强、使用方便等优点。     

瞬时频率估计方法对比研究

在信号处理中,线性调频信号（linear frequency modulation,LFM）的参数估计是一类非常重要的问题。本文基于短时傅里叶变换（short-time fourier transform,STFT）、连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）和维格纳（wigner-ville distribution,WVD）分布等三种方法,对两种常用信号（单频信号和线性调频信号）的瞬时频率进行估计,并对其做出比较分析,CWT法适用于单频信号的瞬时频率估计,WVD法适用于调频信号的瞬时频率估计。针对这三种方法出现的边缘问题,用最小二乘法进行拟合,有效的得到解决。     

多特征决策融合的音频copy-move篡改检测与定位

目的 随着各种功能强大的音频编辑软件的流行,使得不具备专业知识的普通用户也可以轻松随意地对数字音频文件进行编辑甚至是恶意篡改,这给数字音频的鉴真带来了极大挑战。其中,copy-move篡改是将同一段音频中的部分区域复制粘贴到其他部分,从而实现对音频的语义篡改。由于其篡改片段的特性与原始音频文件匹配度极高,导致检测难度极大,已成为音频取证领域的一个研究热点。然而,现有研究大多基于语音端点检测技术,只能检测出整个有声片段是否发生篡改,而无法准确定位篡改的具体位置。为此,本文提出一种基于多特征决策融合的音频copy-move篡改检测与定位方法。方法 首先利用基于谱熵法的语音端点检测技术将音频划分为若干静音段和有声段,并基于能熵比方法进一步对有声段进行字节分割;然后提取每个字节的基音频率特征、颜色自相关图特征和短时能量特征,并利用动态时间规整距离计算任意两个字节在基音频率特征上的相似度,采用余弦距离计算两个字节在颜色自相关图特征上的相似度,利用短时能量和差值计算两个字节在短时能量特征上的相似度;最后基于多特征决策融合准确定位篡改位置。结果 在相关数据集上的对比实验结果表明,本文提出的多特征决策...     

C/N值对短时曝气SBR高标准脱氮除磷效能的影响

针对现有城镇污水脱氮除磷效率低、碳源对深度脱氮除磷制约等突出问题,提出了基于短时曝气SBR的城镇污水高标准脱氮除磷技术,考察了进水C/N值对短时曝气SBR脱氮除磷效能的影响。结果表明,进水C/N值对短时曝气SBR的脱氮除磷效能影响显著。当温度为25℃,SRT为40 d,进水C/N值分别为4、5、6、7时,系统对NH4+-N的平均去除率分别为83.3%、99.3%、99.4%、99.5%,对TN的平均去除率分别为58.8%、82.6%、88.1%、93.8%,对TP的平均去除率分别为14.6%、54.5%、76.6%、97.5%。当进水C/N值为7时,系统出水COD、NH4+-N、TN、TP平均浓度分别为18、0.20、2.46、0.13 mg/L,COD、NH4+-N与TP指标满足地表水Ⅳ类水质标准,TN指标接近地表水Ⅴ类水质标准。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法.首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征...     

基于短时傅里叶变换的异常音检测方法

提出一种基于短时傅里叶变换的扬声器异常音检测方法,该方法首先对由扫频信号激励的扬声器声响应信号进行短时傅里叶变换,然后根据扬声器异常音信号的特点将所获得的时频图分割为若干区域,并提取各个区域内的时频图所对应的矩阵,最后通过计算被测扬声器声响应信号所对应区域内的矩阵与黄金样品所对应的矩阵之间的距离来判断该扬声器是否存在异常音。还简要介绍了基于该方法实现的扬声器异常音在线检测仪,实验室及企业生产线初步检验结果表明,该方法简单有效,可用于部分种类扬声器的异常音在线检测。     

EMD和LS-SVM相结合的高压水射流靶物材质识别方法研究

为了利用靶物反射声有效识别靶物材质,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的靶物材质识别方法。首先应用模极大值算法识别靶物边界点,提取边界点内的反射声信号进行小波降噪预处理,对预处理后的信号进行EMD分解,并计算获得各个本证模态(IMF)分量的短时能量比,作为对应不同靶物材质的特征值输入到利用LS-SVM建立的多分类模型。介绍了上述方法的基本原理,设计了试验装置和靶物材质识别影响因素分析试验方案。实验结果表明:靶物的内部结构和外形大小因素对靶物材质识别率影响小,利用上述方法进行的四种靶物材质探测,平均识别率达到85.83%,比BP神经网络提高了18.83%,且运算速度也得以提高,因此该方法可以用于靶物材质的识别。