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自适应调制系统通常根据当前信道条件调整未来的调制和编码方式来提高频谱效率,存在的问题是信道的不断变化使得这样的调整不准确,反而导致性能恶化.本文主要研究了信道变化对自适应调制系统性能的影响,调整方式有以下两种:使用当前信道估计值来判断下一帧调制方式;采用MMSE信道预测算法对下一帧信道值进行预测,再根据预测值判断调制方式.同时推导出两种情况下正确选择调制方式的概率公式.数值结果表明以当前值代替未来值的准确程度是和多普勒与帧长的乘积成反比的,且和平均信噪比距离信噪比界值的程度相关,而信道预测时选择调制方式的正确概率和多普勒与帧长的乘积也成反比,且和预测采用的阶次成反比. 相似文献
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为提高语音识别系统的实用性与实时性,该文采用缺失特征分量的方法研究了美尔频率倒谱系数静态特征及其一阶差分各分量对识别率的影响.在不同信噪比情况下,分别对含白噪声、粉红噪声、车载噪声和工厂噪声这四种典型噪声的语音进行了实验研究,结果表明:在保证系统有较高识别率的情况下,在低信噪比时,含白噪声的语音信号缺失美尔频率倒谱系数... 相似文献
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针对低质量指纹的真实细节点缺失和伪细节点增加以及典型指纹识别算法对细节点准确性过于依赖的问题,提出了视觉约束的增强三角剖分指纹识别算法。首先根据所提取细节点利用三角形重构获得增强三角剖分集;然后计算三角形特征向量,使用递减验证进行三角形匹配确定匹配细节点对,并使用视觉约束优化;最后根据匹配点对的比例获得相似度从而完成识别。采用国际标准测试库FVC2000DB2、FVC2006DB2和FVC2006DB3进行综合性能比对实验,该算法等错误率(EER)分别为432%、264%和798%,相比改进前的Delaunay 三角剖分降低了128%、171%和283%,相比改进前的扩展三角剖分降低了126%、052%和258%,相比尺度不变特征转换(SIFT)算法分别降低了089%、297%和003%。实验结果表明,所提算法无需校准且对低质量指纹导致的真实细节点缺失和增加的伪细节点有较好的适应能力。 相似文献
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基于语音正弦模型,采用能量谱熵和子谐波谐波比率方法进行语音分析。根据最小二乘估计准则提取语音参数,引入多形态量化方法和幅度参数拟合量化模型,在对分裂矢量量化过程中采用动态时间归整的方法快速搜索码本,提出了一种变码率、低速率、宽带语音编码算法。仿真结果表明:在有效降低码率和算法复杂度的前提下,该算法具有语音参数分析精度高、实时性好和语音合成质量较高的特点,并能在汽车及音乐背景噪声下重建高质量语音。 相似文献
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现有高阶特征的人脸识别由于对噪声敏感导致鲁棒性差以及特征冗长,为此提出一种基于"梯度脸"的局部高阶主方向模式的人脸识别方法.首先设计梯度脸卷积算子,计算像素的多方向梯度分量和,以构造梯度脸;然后在梯度脸上引入主方向分组策略表征其高阶导数特征,以局部邻域高阶导数方向变化的特征码形成主方向特征图;最后分块统计其直方图特征并级联,并利用多分类支持向量机完成分类识别.在多个公开人脸库中的实验结果表明,该方法对光照、表情和面部遮挡等变化因素具有良好的鲁棒性,以及更高的识别效率. 相似文献
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目的 为了解决复杂环境中多人姿态估计存在的定位和识别等问题,提高多人姿态估计的准确率,减少算法存在的大量冗余参数,提高姿态估计的运行速率,提出了基于批量归一化层(batch normalization,BN)通道剪枝的多人姿态估计算法(YOLOv3 prune pose estimator,YLPPE)。方法 以目标检测算法YOLOv3(you only look once v3)和堆叠沙漏网络(stacked hourglass network,SHN)算法为基础,通过重叠度K-means算法修改YOLOv3网络锚框以更适应行人目标检测,并训练得到Trimming-YOLOv3网络;利用批量归一化层的缩放因子对Trimming-YOLOv3网络进行循环迭代式通道剪枝,设置剪枝阈值与缩放因子,实现较为有效的模型剪枝效果,训练得到Trim-Prune-YOLOv3网络;为了结合单人姿态估计网络,重定义图像尺寸为256×256像素(非正方形图像通过补零实现);再级联4个Hourglass子网络得到堆叠沙漏网络,从而提升整体姿态估计精度。结果 利用斯坦福大学的MPⅡ数据集(MPⅡ human pose dataset)进行实验验证,本文算法对姿态估计的准确率达到了83.9%;同时,时间复杂度为O(n2),模型参数量与未剪枝原始YOLOv3相比下降42.9%。结论 结合YOLOv3剪枝算法的多人姿态估计方法可以有效减少复杂环境对人体姿态估计的负面影响,实现复杂环境下的多人姿态估计并提高估计精度,有效减少模型冗余参数,提高算法的整体运行速率,能够实现较为准确的多人姿态估计,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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一种高精度改进型SHR基音检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用正弦语音模型中浊音存在的谐波与子谐波,在SHR(subharninctoharmonicratio)算法的基础上,提出了一种改进型高精度基音检测算法ISHR(improvingsubharninctoharmonicratio)。根据幅度调制和频率调制在语音分析中的特性、频域中幅度值和自相关频率比值,该方法采用基于正弦模型的均方误差对语音进行检测,提取出准确基音。仿真结果表明此种算法在基音提取中具有高精度及高可靠性。 相似文献
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提出了一种基于卷积神经网络技术的非多普勒激光雷达测风系统.该系统利用半导体感光元件(charge coupled device,CCD)拍摄气溶胶颗粒物的激光雷达后向散射图,针对不同风速气溶胶颗粒物的运动轨迹特征,实现定量的风速测量.卷积神经网络对经过图像预处理的气溶胶颗粒物运动轨迹图,进行特征提取并生成风速测量模型,第100次训练样本和验证样本的准确率分别为0.92和0.93.利用生成的风速测量模型对测试样本进行实验,准确率达到0.84.这种低成本、操作简便的非多普勒激光雷达测风系统,能够解决当前多普勒频移测风激光雷达成本高的痛点,具有很强的现实意义. 相似文献