循环卷积在正交频分复用通信系统中的应用

循环卷积可通过离散傅里叶变换快速实现,因此具有很高的实际应用价值.本文结合最新的第四代移动通信系统中已成功应用的正交频分复用技术,介绍循环卷积在正交频分复用中的应用,并结合具体实例,使学生能更深刻的理解和掌握循环卷积.既丰富了教学内容,又开阔了学生的知识面,使教学与科研充分结合.     

以颜色和形状直方图为线索的粒子滤波人脸跟踪

跟踪器的设计和跟踪线索的选择与表达是人脸跟踪中的两大关键因素,针对一般人脸跟踪算法中常用简单椭圆来描述人脸形状线索时易受背景干扰的缺点,以及视频目标跟踪中动态模型和观测模型的非线性非高斯特点,提出了一种以颜色和形状直方图为线索的粒子滤波人脸跟踪算法,该算法在粒子滤波基本框架之下,引入了一种新的用直方图来描述人脸形状的方法,并对其进行了改进,用来作为人脸跟踪的形状线索。同时,为了减轻背景干扰,提出了一种经验有效边缘的检测方法。实验表明,该跟踪方法不仅能有效地处理人脸旋转、背景中的肤色干扰和部分遮掩问题,并且能够在由于大面积遮掩等原因而丢失目标的情况下,及时有效地重新捕获已丢失的目标。     

多正弦窗谱估计的性能分析

多正弦窗谱估计是一种非参数的现代谱估计方法。本文较为全面地分析了它的性能,包括谱的聚集性,偏差,方差,最优窗口数,分辨率,计算复杂度等。以四种信号模型为例,分析了窗口数和小波阈值法去除估计噪声对多正弦窗谱估计的偏差和方差的影响,并与周期谱图进行了比较。理论分析和实验结果表明与周期谱图相比,多正弦窗谱具有小得多的偏差和方差,可将其应用于谱估计的性能要求较高的场合。     

低通混响滤波器设计及其性能分析

给出了嵌套的低通混响滤波器的统一设计结构。针对一阶FIR,IIR低通滤波器,分析了系统稳定性的条件;同时分析了嵌套结构的低通梳状滤波器性能。仿真结果表明,与其他结构的梳状滤波器相比,嵌套的低通梳状滤波器结构更有效。     

基于最大似然子带线性回归的鲁棒语音识别

在实际环境中,训练环境和测试环境的失配会导致语音识别系统的性能急剧恶化.模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一,它通过少量自适应数据将模型参数变换到识别环境.最大似然线性回归是一种常用的基于变换的模型自适应算法,本文针对最大似然线性回归算法在数据较少时模型参数估计不准确的缺点,提出了基于最大似然子带线性回归的模型自适应算法.该算法将Mel滤波器组的全部通道划分为若干个子带,假设每个子带内多个通道的模型均值分量共享一个线性环境变换关系,以增加可用的数据.实验表明,本文算法可以较好地克服数据稀疏问题,只需要很少的数据即可取得较好的自适应效果,尤其适合于少量数据时的快速模型自适应.     

基于迭代结构的联合信源信道GSM语音解码

由于算法复杂度和延迟的限制,语音编码参数仍然保留了一定的冗余信息,这些冗余量表现为参数的非等概分布和时间相关性。该文在比特级上利用信源编码参数的冗余信息在软输入、软输出信道解码和信源参数估计之间进行迭代运算,并将此联合解码算法运用于GSM EFR系统。仿真结果表明此算法降低了编码参数的BER,提高了解码语音的信噪比,具有一定的可行性和有效性。     

网格编码调制空时块码

介绍了MIMO系统模型和空时编码设计的3个准则,根据这些准则,将网格编码调制与空时块码结合, 提出了网格编码调制空时(TCMST)块码。给出了TCMST块码的网格球解码算法,并对TCMST块码的性能进行了仿真,与其他空时块码做了比较,证实了TCMST块码的性能优越性。     

一种基于粒子滤波的鲁棒声源跟踪算法

为了提高噪声和混响环境中声源跟踪的精度,提出一种基于粒子滤波的鲁棒声源跟踪算法。在基于麦克风阵列的粒子滤波声源跟踪算法框架下,该方法分别采用常规可控波束形成和相位变换加权的可控响应功率两种声源定位函数来构造似然函数,并且分别用这两种似然函数评价粒子权重,再将各自的粒子权重归一化并对两种粒子权重做加权平均得到新的粒子权重。仿真结果表明,在高信噪比或弱混响条件下,该方法的跟踪性能与传统方法接近;在信噪比低于10dB,混响时间大于300ms条件下,该算法的跟踪误差比传统算法减小15%~20%。文中提出的声源跟踪算法结合了两种定位函数的优点,在低信噪比,较强混响环境下有好的鲁棒性。     

双缓冲区技术在数字音频实时处理中的应用

随着个人多媒体计算机性能的飞速提高，人们逐渐开始利用个人计算机进行数字音频的实时处理。用户对声 采集到的原始音频信号进行一定处理后，将数字音频信号送到声卡重放。     

一种有限误差线谱频率参数暂时分解量化算法

本文对线谱频率参数量化提出了一种有限误差的暂时分解算法.新算法以原有的暂时分解算法为基础,重新定义了误差约束条件下的插入事件产生规则,并引入了事件消除机制.实验表明,在相同的编码速率下与原算法相比,该算法在对线谱频率参数量化过程中能够取得更低的平均谱失真度,从而获得更高的语音质量,更适用于低速率语音编码系统.