基于多尺度卷积神经网络的自适应熵加权决策融合船舶图像分类方法

针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性,该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类。首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征,并训练得到不同子网络的最优模型;接着利用测试集船舶图像在最优模型上测试,得到多尺度CNN的Softmax函数输出的概率值,并计算得到信息熵,进而实现对不同输入船舶图像赋予自适应的融合权重;最后对不同子网络的Softmax函数输出概率值进行自适应熵加权决策融合实现船舶图像的最终分类。在VAIS数据集和自建数据集上分别进行了实验,提出的方法的分类准确率分别达到了95.07%和97.50%,实验结果表明,与单一尺度CNN分类方法以及其他较新方法相比,所提方法具有更优的分类性能。     

基于多尺度卷积神经网络的自适应熵加权决策融合船舶图像分类方法

针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性,该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类.首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征,并训练得到不同子网络的最优模型;接着利用测试集船舶图像在最优模型上测试,得到多尺度CNN的Softmax函数输出的概率值,并计算得到信息熵,进而实现对不同输入船舶图像赋予自适应的融合权重;最后对不同子网络的Softmax函数输出概率值进行自适应熵加权决策融合实现船舶图像的最终分类.在VAIS数据集和自建数据集上分别进行了实验,提出的方法的分类准确率分别达到了95.07%和97.50%,实验结果表明,与单一尺度CNN分类方法以及其他较新方法相比,所提方法具有更优的分类性能.     

一种新的自适应阈值小波包语音增强算法

针对固定阈值小波包语音增强算法在去噪时会损失语音信号的问题,文中提出了一种新的自适应阈值小波包语音增强算法。该算法先利用带噪语音的小波包变换系数估计出后验信噪比,再由含有后验信噪比因子的sigmoid函数作为平滑因子对随尺度变化的阈值进行相邻帧的平滑,最后由后验信噪比自适应修正平滑阈值,减少语音失真;仿真实验结果表明,该算法在去噪的同时减少了语音信号的损失,有效地提高了增强语音的信噪比和分段信噪比,较固定阈值小波包语音增强算法具有明显的优越性。     

一种新阈值函数的小波包语音增强算法

针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,灵活地结合了软、硬阈值函数;在小波包系数绝对值小于给定阈值的区间内,用一种非线性函数代替传统阈值函数中的简单置零,实现了阈值函数的平缓过渡;新的60个频带Bark尺度小波包分解结构能更好地模拟人耳的听觉感知特性。仿真实验结果表明,在高斯白噪声和有色噪声背景下,与传统软、硬阈值函数去噪方法相比,新算法有效提高了增强语音信噪比和分段信噪比,减少了语音失真,具有更好的去噪效果。