结合人耳听觉感知的两级语音增强算法
摘要：针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法.算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高.然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉.为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声.仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量.量子衍生神经网络的设计与实现
摘要：当使用神经网络解决问题时,得到的结果与神经网络的逼近能力有很大关系.如何提高神经网络的逼近能力目前还没有较为理想的解决方法.本文提出了一种利用多位量子受控非门来构造神经网络模型的新方法.该模型为三层结构,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元.量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成,利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用多位受控非门的受控关系获得量子神经元的输出.基于量子计算原理设计了该模型的L-M学习算法.该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征.纸牌预测的实验结果表明,当输入节点数和序列长度比较接近时,该模型对训练集的识别率比普通神经网络有大约8％的提高,从而揭示了量子计算机制对提高网络逼近能力的有效性.认知无线电网络中基于跨层设计的能效优化算法
摘要：为提高认知无线电网络中次用户节点的能量有效性,该文基于连续时间马尔科夫理论对次用户的频谱感知和接入过程进行联合建模,对影响次用户传输能效的主要因素进行了分析,提出了一种基于跨层设计的能量有效优化算法.该算法可有效减小主用户非时隙返回信道对次用户能量有效性的影响,并通过联合优化感知时间和接入概率,使次用户在感知性能和传输能效间实现了有效折衷.仿真结果表明,本文算法相对于仅考虑频谱感知或接入策略的单层优化算法,可使次用户的能量有效性得到较大提高.语音压缩感知硬阈值梯度追踪重构算法
摘要：本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论对其进行压缩采样和重构.CS中的梯度追踪（Gradient Pursuit,GP）算法因计算量小,迭代硬阈值（Iterative Hard Threshold,IHT）算法因实现简单,被广泛用来重构信号.针对压缩感知理论中的GP算法的支撑集在每次迭代时仅增加一个元素,以及该算法每步迭代时仅经过一次沿负梯度方向搜索求得的解可能不是最优解的问题,本文提出了语音重构的硬阈值梯度追踪（Hard Threshold Gradient Pursuit,HTGP）算法.该算法利用IHT算法的思想选择原子更新支撑集,每步迭代时支撑集中含有K个元素,而且HTGP算法每步迭代时经过k次沿负梯度方向搜索得到最优解来代替使用计算量巨大的最小二乘来求解.实验结果表明,压缩比相同的情况下,HTGP算法具有更快速的收敛性和更高的信噪比.利用无约束函数的QAM信号自适应盲均衡方法
摘要：本文针对正交幅度调制（QAM）信号的盲均衡与载波相位恢复问题,首先在对现有的基于功率最大化盲均衡算法分析的基础上,依据向量范数间的关系,给出了一种QAM信号盲均衡与载波相位恢复的无约束代价函数;然后对代价函数的收敛性和解的唯一性进行严格论证,证明代价函数在取得最优解时能够同时实现盲均衡与载波相位恢复;之后将其转化为采用随机梯度法实现的自适应算法.相对CMA、MMA等其他自适应算法,新算法可获得更好的性能,通过对高阶QAM信号的均衡仿真,进一步验证了算法的有效性.数字助听器中单通道语音增强算法的研究
摘要：传统多通道补偿算法忽略保护语音特征,容易造成语音结构变形和识别率低等问题.为了解决上述问题,本文提出了一种基于多分辨率小波的单通道语音增强算法.利用多分辨率小波对信号进行分解与重构,提取出语音信号的频谱包络,得到特征点初期信息并依此计算补偿增益,再利用插值算法计算出整个频谱的增益并对其进行响度补偿.仿真实验以及主观性能测试的各项结果均表明该算法能够在对语音进行补偿的同时有效地保护语音特征,提高言语识别率,达到比较理想的效果.多观测样本联合信息加权稀疏表示分类算法
摘要：多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本.考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法.首先将多观测样本分解成单样本,分别对各个样本进行稀疏求解得到其各自的稀疏度和残差,进而联合二者确定其相应可信度.然后给各观测样本进行可信度加权,重构出加权多观测样本.最后,再采用整体稀疏表示对其进行分类.在ETH-80物体数据库、CMU-PIE人脸数据库和BAN-CA数据库上进行大量对比实验,实验结果证明该算法的有效性,提高识别精度的同时使算法的鲁棒性得到保证.改进的Freeman链码在边缘跟踪及直线提取中的应用研究
摘要：针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取.该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点.对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有边缘点的情况下,再进行八邻域外链码跟踪.然后对跟踪后得到的边缘链码进行分裂提取直线链码.实验结果表明,该算法不仅能有效提取直线,而且能提取曲线边缘,并且保持完好的边缘连续性,避免后续直线合并.远距离复杂背景鲁棒的步态特征提取与表示方法
摘要：远距离复杂背景下步态图像通常受到噪声的影响很大.Gabor特征在此类步态识别中显示了良好的特性,然而一些基于Gabor特征的算法使用较多的模板从而导致计算量增大.为解决这个问题,本文提出了一种新的基于改进Gabor特征的步态特征提取与表示方法.首先突出步态能量图中的有效区域,并抑制易受噪声干扰的区域.然后构造一个同时具有两个方向互补特性的基本的滤波器,经过缩放和旋转,生成一系列滤波器.使用这些滤波器对改进的步态能量图以及步态差异图像进行卷积,得到两个特征向量集合以表示此步态对象.使用最近邻分类计算出本文方法在USF步态数据库上的识别率,与相关算法的比较证实了此步态特征提取与表示方法的有效性.对算法的计算量分析表明,本文算法所需的计算量比相关算法有较大降低.压缩感知中的确定性随机观测矩阵构造
摘要：目前,压缩感知中的观测矩阵设计存在两类问题：（1）随机观测矩阵不容易硬件实现;（2）基于多项式的以及基于代数曲线的确定性观测矩阵大小不能任意选择.针对上述问题,本文提出了一种用确定性随机序列来构造观测矩阵的方法,并证明了构造出的观测矩阵满足有限等距性质（Restricted Isometry Property,RIP）.仿真实验结果表明,本文设计的矩阵与高斯随机矩阵、伯努利矩阵、稀疏矩阵、混沌矩阵相比具有同样的性能.将确定性随机矩阵应用于语音信号的压缩与重构,语音质量的主客观评价均显示,确定性随机矩阵具有良好的重构性能.信号幅值跳变小波降噪方法研究
摘要：传统的小波阈值降噪算法会使信号的不连续点附近产生伪吉布斯（pseudo Gibbs）现象.为了抑制这种现象,本文提出了信号幅值跳变小波降噪方法.该方法首先对原始信号进行幅值跳变处理,消除其不连续性;然后利用小波阈值降噪方法进行降噪;最后对得到的信号进行幅值逆跳变处理,获得原始信号的降噪信号.分别采用信号幅值跳变小波降噪方法、平移不变小波降噪方法和传统的小波阈值降噪算法对具有不连续点的信号进行降噪处理,结果发现,与另外两种方法相比,信号幅值跳变小波降噪方法能够有效抑制pseudo Gibbs现象,且降噪后的信号具有较高的信噪比.Bjorck-Schmidt正交化微波凝视成像方法的研究
摘要：微波凝视成像作为一种新的成像模式,依靠多个相互独立的天线阵元发射随机信号,在空间形成时空两维随机辐射场,将回波信号形成的辐射场与预存的随机辐射场进行关联处理,从而实现成像.由于电磁信号在空间形成的辐射场具有很强的相关性,因此在进行直接关联处理后,得到图像的副瓣很高.本文针对上述问题提出对预存辐射场分别进行Schmidt及Bj（o）rck-Schmidt正交化处理,减小了邻近单元散射电磁信号的相关性,从而抑制了目标的副瓣,图像的信噪比得到提高,最终获得良好聚焦的图像.文中给出了直接关联处理及Schmidt和Bj（o）rck-Schmidt两种正交化方法性能的对比,同时对预存辐射场正交化处理后的信号特性进行了分析.仿真实验证明了Bj（o）rck-Schmidt正交化方法可以明显降低目标的副瓣,进而说明了该方法的有效性.非理想载波同步物理层网络编码误比特性能分析
摘要：采用相干检测的物理层网络编码系统的误比特性能与载波同步精度密切相关,收发双方的载波同步误差将引起系统性能恶化.本文研究了残余载波同步误差对采用相同星座和正交星座BPSK信号的两种物理层网络编码双向中继系统误比特性能的影响.首先基于最大似然准则推导了存在残余载波同步误差时中继节点及源节点处接收信号的判决区域,然后运用Craig极坐标法分析了系统多址接入、广播阶段及总的端到端误比特性能,得出了精确的误比特率表达式,文中的分析方法可推广到采用其他调制方式的物理层网络编码系统.计算机仿真表明：文中的理论分析与仿真结果完全吻合,所推导的理论公式可有效地评估BPSK调制物理层网络编码系统的误比特性能;正交星座系统对载波同步误差更为敏感,相同的同步误差对正交星座系统的性能恶化更为严重.接收多径相干信号的鲁棒自适应波束形成算法
摘要：为有效接收多径相干信号,该文提出一种基于波束主瓣幅度约束的鲁棒自适应波束形成算法.该算法充分利用多径相干信号的来波信息,对接收数据协方差矩阵统计量进行优化,并对多径相干信号波束主瓣进行幅度约束,通过一阶泰勒展开将多径相干信号的优化问题转换为迭代二阶锥规划问题,获得最佳波束形成权矢量.该算法不仅能够有效接收多径相干信号,抑制干扰和噪声,而且能够克服较大导向矢量失配误差,自由控制鲁棒响应区的波束宽度和纹波水平.仿真实验验证了算法的正确性和有效性.二次规划理论的盲源分离几何算法
摘要：为了提高盲源分离的性能,基于均匀分布的源信号的散点图在不同的处理阶段具有的几何性质,提出了一种新的基于二次规划理论的盲源分离几何算法.假设混合矩阵为非奇异的,首先将混合信号进行白化;然后沿合适的方向移动适当距离构造二类分类的数据集,并使相应的最优分割超平面的方向参数和散点图的旋转矩阵参数相关,而最优分割超平面参数的求解可以转化为二次规划问题的求解;最后,通过估计出的方向参数求解旋转矩阵,并进一步估计出源信号.理论分析和仿真实验均表明,此方法可以有效地分离源信号.单载波频域均衡系统信道估计的粒子滤波方法
摘要：粒子滤波（Particle Filter,PF）是一种有效的参数估计方法.通过对单载波频域均衡（Single Carrier Frequency Domain Equalization,SC-FDE）系统数学模型和粒子滤波原理的分析,将时变信道建模成一阶AR过程,尝试把粒子滤波方法运用到单载波频域均衡系统基于UW的信道估计中去,并给出了算法详细步骤.然后,分别针对三种不同时变程度的信道进行了仿真,并在这三种信道下,分别与LS估计作了误码性能比较.结果表明,在时变条件下,基于粒子滤波的信道估计方法较之线性LS估计能获得良好的误码性能增益,且信道变化越缓慢,这种增益越明显.《信号处理》征稿简则
摘要：《信号处理》学报是由中国电了学会主办，信号处理专业委员会编辑出版的学术性刊物。1985年创刊。每月25日出版。 《信号处理》学报是国内唯一的有关信号处理专业的期刊。本刊的办刊宗旨是反映我国信号处理领域及相关学科的最新研究成果和技术进展。达到学术交流的目的，促进信息科学技术的发展。
