非刚性三维形状匹配中基于谱分析的形状描述符综述

基于谱分析的形状描述符在非刚性三维形状匹配中取得了较好的匹配效果，引起了研究者的广泛关注.谱分析是基于流形上拉普拉斯贝尔特拉米算子谱分解的一种内蕴形状分析方法.谱形状描述符和谱距离分布函数是最主要的两类谱分析形状描述符，它们具有不同的数学性质和物理意义.基于两类不同的形状描述符，给出了详细的方法分析及其在形状匹配中的应用.首先，给出了应用基于谱分析的形状描述符的非刚性三维形状匹配框架，介绍了几种常用的谱形状描述符及谱距离分布函数的基本思想和计算方法；然后，分析比较了这些形状描述符的优缺点及应用场景，为研究者选择基于谱分析的形状描述符提供参考；最后，通过实验对比了不同基于谱分析的形状描述符的算法鲁棒性、时间耗费及非刚性匹配性能，以此推动谱分析形状描述符的应用进程.     

最大熵谱分析的先验信息算法

本文论证了用先验谱信息进行最大熵谱分析的原理;提出了一种用预测误差滤波方法进行先验谱尺度校正的准则,从而使该算法对先验谱的要求降低为只限于谱形。文中同时还导出了托布里兹型自相关矩阵正定性判决的快速方法。利用先验谱信息对序列进行最大熵谱分析可以获得比通常最大熵谱分析方法更高的谱分辨率。文中给出了该算法的计算机模拟结果。     

基于多窗谱相关加权语音增强

与传统的周期谱图相比,多窗谱分析方法是一种低方差、高分辨率的谱分析方法,尤其适合非线性系统中强噪声背景下弱信号、时频演变信号的分析.基于多窗谱估计这种优点,提出多窗谱相关加权语音增强方法,先对噪声与含噪信号比(NNSR)进行估计,用基于 NNSR 的幅度谱减实现预语音增强,再用相关加权规则获得最终的增强语音.通过客观和...     

基于AR模型的直扩信号循环平稳特性的分析

在信号处理中,传统的功率谱分析方法包含的信息量少,谱相关方法较前者具有更多优点.而一般的谱相关估计方法均基于周期图方法,分辨率低,估计方差大,需要的数据样本长.提出了一种基于AR模型,结合谱相关的方法进行信号的循环谱估计,克服了周期图方法的缺点.给出了算法的大致流程和建模思想.应用此方法在低信噪比条件下,进行直扩信号的循环谱分析,载波频率估计和码片时宽的估计.计算机仿真验证了此方法的有效性.     

基于加权Mel倒谱系数的说话人识别

说话人识别中的首要问题是从语音信号中提取能唯一表现说话人个性特征的有效而稳定可靠的特征参数.把感知加权技术应用到Mel倒谱分析中,通过对基于心理声学模型计算得到的信号掩蔽比插值获得权重函数,并将权重函数应用到Mel倒谱分析中获得加权Mel倒谱系数(WMCEP),以此为特征进行说话人识别.实验结果表明,WMCEP比MFCC和Mel倒谱系数(MCEP)能更好地逼近说话人的谱包络,在噪声环境下的鲁棒性更好,因此其识别性能要优于MFCC和MCEP.     

基于神经网络的现代谱分析以及用于电动机的诊断

介绍了现代谱的计算,分析了采用线性规划神经网络计算现代谱AR系数的方法、步骤和产生的最小误差,实现了用基于神经网络的现代谱计算完成电动机的诊断过程.从分析可以看出,基于神经网络的现代谱分析能很好完成电动机的诊断工作,其突出优点是能在极短的时间内完成计算.     

基于VB和Matlab接口的海浪谱分析软件设计

在海浪研究中,海浪功率谱的获取是一个非常重要的内容;Visual Basic与Matlab的接口技术为编写一种人性化界面与高效率计算引擎相结合的应用程序提供了关键的条件;为实现随机信号的频谱和功率谱,随机信号频谱和功率谱分析中常用到快速傅里叶变换(FFT),而Madab内部提供了这种函数.为了快速方便地获取随机信号的功率谱,介绍了一种基于VB6.0与Matlab的接口技术实现FFT进而实现功率谱的方法,并在此基础上编写了实时海浪功率谱分析软件.该软件已经成功应用到海浪数据的处理中.实践证明:该方法具有一定的通用性,可用于其它随机信号频谱分析.     

驾驶疲劳脑电信号的双谱特性分析

基于脑电信号的非高斯、非线性特性,采用非常有效的双谱分析方法来分析驾驶过程中的脑电信号。首先将驾驶2小时的脑电数据按一定的时间间隔分为6段,然后利用自回归（AR）模型双谱分析方法分析这些信号,研究不同时刻这些信号双谱结构的变化。分析结果显示,驾驶不同时刻的脑电双谱结构有很大差异,表明双谱分析方法有望成为驾驶疲劳检测的一个指标。     

多分辨率奇异谱熵及其在振动信号监测中的应用研究􀀂

在信息熵模型的基础上,将多分辨率分析和奇异谱分析有效结合,提出了多分辨率奇异谱熵及其算法,该指标能够表征不同尺度上信号能量分布的奇异状况.进一步,针对奇异谱分析是基于信号二阶平稳的假设,本文提出了基于高阶累积量的高阶多分辨率奇异谱熵,它能够充分体现信号的内在信息,提高了信号形式变化的适应性和对于嵌入维数变化的稳定性.通过对机械振动信号的仿真分析,该信息熵能够作为设备运行状态识别的有效依据.     

强背景噪声下语音端点检测的算法研究

多带谱熵法对语音频段进行分带处理形成新的分带谱熵函数,在低信噪比时,该方法能够更好地检测出语音,还能体现能量分布情况,应用较为广泛。多窗谱分析方法对同一数据序列用多个正交的数据窗分别求直接谱,是一种低方差、高分辨率的谱分析方法,尤其适合非线性系统中高噪声背景下弱信号、时频演变信号的分析。提出基于多窗谱及多带谱相结合的语音检测方法,仿真结果表明：改进算法较其他算法占有绝对的优势,而且性能稳定。     

基于LabVIEW的离散频谱校正技术仿真

在许多工程应用领域,离散频谱分析发挥着越来越重要的作用,频谱分析结果的精确程度是在工程应用取得成功的关键因素之一,但是在现阶段,经过快速傅里叶变换得到的离散频谱,其频率、幅值和相位均可能产生较大误差.基于这一原因,研究了离散频谱的校正技术,通过LabVIEW软件编写出两种基于频谱校正方法(比值校正法和能量重心校正法)的校正程序,并构造相应的函数仿真来验证该方法的可行性.通过仿真结果分析,表明该程序可以进行离散频谱校正,大大提高频谱分析的精度,取得了不错的效果.     

论随机噪声对光谱测量的影响

光谱分析在分析化学,特别是定量分析中有越来越多用途。光谱测量过程中不可避免地存在随机噪声,会影响光谱分析结果。目前光谱预处理技术主要研究减小噪声的方法,未从理论上研究噪声对光谱的影响。本文从理论上推导随机噪声对光谱的影响公式,旨为后续光谱分析中噪声的减小和抑制奠定理论基础。论文从光谱测量所得原始信号为理论信号与随机噪声之和入手,推导了测量光谱的表达式,并将该表达式代入吸光度公式,推导出吸光度与噪声的关系。通过期望与方差的定义,推导了吸光度的期望与方差表达式。结果表明,实测吸光度是对理论吸光度的有偏估计,且实测吸光度中的噪声功率不仅与测量过程中的随机噪声功率有关,还与理论光谱有关。最后通过对多次重复测量的红外光谱与紫外光谱的分析说明了理论分析的正确性。因此,为了更加准确地估计光谱参数,降低光谱分析的最低检测门限,提高光谱分析的科学性、系统性、适用性与可信性,应在此理论分析基础上深入研究光谱预处理技术,以便将随机噪声对光谱的影响降低到最低程度。     

焊接缺陷超声检测回波信号的双谱分析

针对焊接缺陷超声检测中信号处理的特征提取问题，应用高阶谱方法对三类压力容器焊接缺陷的超声回波信号进行了分析，在焊接缺陷超声检测中，回波信号的相位携带有被检对象重要的结构特征信息。高阶谱方法与常规的功率谱分析方法不同，它不仅有振幅而且包含有相位，能揭示常规功率谱分析所不能表现的重要信息。本文应用高阶累积量技术对缺陷回波信号进行双谱分析，提取出缺陷回波基于双谱的平均相位信息作为特征参量，取得了较好的识别结果。     

汽轮机振动信号的经典谱估计仿真研究

汽轮机振动信号的频谱分析是提取故障特征的有效方法,对其故障诊断具有重要的意义。对振动信号经典谱分析中常用的算法进行了仿真研究,在算法仿真的基础上利用各算法对实测振动信号进行了功率谱分析,并对分析效果及算法性能进行了对比。最后指明了经典谱估计算法的特点和在实际应用中的局限,并给出了进一步改进的方法。     

基于方向极傅里叶频谱2DPCA 的尾迹检测

针对航空图像中的水面尾迹, 提出了一种基于方向极傅里叶频谱二维主成分分析(Two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)的尾迹自动检测算法. 该方法根据子图像的纹理方向, 对傅里叶频谱进行极坐标变换, 使得到的方向极傅里叶频谱具有平移和旋转不变性. 相对于文献中对极频谱的直接划分作为纹理特征, 本文对它进行一次列二维主成分分析, 一次行二维主成分分析和两次二维主成分分析, 实验结果表明本文方法具有更高的分类识别率, 其中两次二维主成分分析的分类识别率最高. 对40幅图像的测试结果表明, 本文的方法能够有效地自动检测航空图像中的水面尾迹纹理.     

利用无背景傅里叶变换红外光谱进行废气检测

提出了采用无背景傅时叶变换红外（ＦＴＩＲ）光谱对多组分气体体系进行定理分析的方法,并用于燃烧废气的检测。得到待测样品吸收光谱的通常方法是,将样品的透射光和不含样品的背景光谱进行差碱计算。而本文提出的方法在缺少背景光谱的民政部下,采用样条插值值法通过数据计算的方法从样品透射光谱中得到吸收光谱,并提取池光谱的一量特征,然后通过神经网络技术得到了谱峰强度和气体浓度之间的非线性映射关系。能够在光谱中含有各     

随机共振信噪比谱分析方法及其初步应用研究

随机共振是非线性动力学领域中的一种以噪声诱发使输出信号产生节律性并增强输出信噪比的一种新型理论.随机共振技术以随机共振理论研究为基础,面向工程应用的一种新技术和方法.提出了一种基于双稳态随机共振信噪比谱分析方法,与传统二维信噪比曲线分析方法相比,信噪比谱分析方法可直观的以谱峰(或谷)的宽度标定被测物质特征信息.以电离型微纳气敏传感器结合该方法实验检测六氟化硫气体,结果表明随机共振谱分析方法较二维信噪比曲线分析方法更全面的反映检测信息,有望实际工程应用.     

一种基于多分形奇异谱的噪声奇异性分析新方法

在介绍了噪声中的奇异性以及其全局奇异性的表征方法——多分形奇异谱的基础上，提出并实现了一种基于子波分解模极大的计算噪声多分形奇异谱的方法，通过对仿真信号验证，证明了该方法准确可靠。在对实测信号分析中，也发现该方法得到的多分形奇异谱比功率谱更能充分刻画噪声信号的特性。     

周期信号加时窗后的频谱分析与仿真研究

研究工作中用EDA工具对周期性信号作频谱分析问题时,由此得到的频谱分析与周期性信号频谱的理论分析存在着一定的偏差.理论的信号幅度谱具有谐波性,是离散的谱线,而仿真环境下的谱线在频率点有畸变.通过信号谱分析的理论,结合EDA仿真工具分析的特点,将两种频谱分析的偏差来源归结于周期信号的时域加窗效应.分析r频谱产生偏差的原因,并对理论分析谱和仿真分析谱的特点给予归纳.最后的仿真分析也证实了给出的分析结果.