低信噪比环境下语音端点检测改进方法

针对语音端点检测在低信噪比环境下普遍存在检测性能急剧下降的问题,提出一种将调制域(时间-频率域)谱减法和自相关函数相结合的语音端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法较好的消噪能力来提高含噪语音的信噪比;然后根据语音和噪声的自相关函数的主峰最大值和次大值之比差异较大的特性,结合基于对数能量和自相关函数的端点检测方法对消噪后的语音进行端点检测。实验结果表明,该算法在低信噪比的环境下能取得较好的端点检测效果,并具有较好的稳健性。     

一种融合残差点信息的改进的多基线InSAR高程重建方法

针对不连续地形难以精确重建地形高程的问题,将干涉图残差点和相邻像素点差异比较相结合的坏点判断方法与基于全变分能量函数的最大后验估计算法结合起来,该文提出一种改进的多基线InSAR高程重建方法。该方法利用干涉图残差点和相邻像素点差异比较对不连续点计算原理的不同,对基于全变分能量函数的最大后验估计算法重建的预估地形高程图进行坏点判断,有效判断出高程图不连续点中由于噪声或计算误差引起的坏点,并对预估地形高程图中坏点进行适当加权更新获得最终估计的地形高程图。该文算法在保留基于全变分能量函数的最大后验估计算法简便的优点的同时提高了目标地形高程的估计精度。最后通过2种不同类型地形的仿真实验,表明该方法简单有效。     

结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法

针对干涉合成孔径雷达探测技术中的高程反演问题,提出一种结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法。该方法通过构建一种多通道特征连接与融合网络(MCFCF Net)来建立多通道干涉图和高程图的直接映射关系。首先,网络采用融合了SE注意力模块的残差单元,在保护干涉图信息完整性的同时提升了对重要通道的关注力;其次,用密集连接的方式实现多通道特征复用,加强了特征图的传播,提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力;最后,MCFCF Net为对称结构,有利于获取多通道干涉图间的关联信息并准确还原高程。不同类型地形的多通道InSAR高程反演实验表明了该方法有效性和稳健性。     

院企合作"双重"火灾防治创新管理体系

矿井火灾是威胁矿井安全生产主要灾害之一,煤矿火灾防治重在"预防为主,综合治理,应急处理,标本兼治"。煤矿企业在长期火灾治理过程中,通过不断实践,累积了丰富的现场经验;科研机构在不断研究过程中,通过反复试验,摸索出先进的治理技术,双方各具优势;两者开展深度合作,运用相互融合的新型管理模式,通过建立现场S+研究R"双重"管理方式,在易自然发火煤层开采过程中运用管理M+技术T"双重"预防机制,保障了矿井安全生产。     

软件无线电的变频技术研究

随着数字处理技术不断发展,理想软件无线电的最终实现成为可能.本文研究了软件无线电中的关键技术-带通采样下变频技术、数字下变频技术、多速率处理技术.     

一种基于差别矩阵的决策表规则提取算法

从属性约简后的数据集中提取规则实质上就是决策规则的约简计算,一般利用启发信息进行约简计算。提出了一种新的基于差别矩阵的决策表规则提取算法,首先从差别矩阵得到差别集,结合置信度要求得到候选规则集,然后开始提取规则并逐步调整候选规则集,最终提取出决策规则。该算法避免了规则提取过程中条件属性挑选和扩展的计算,并能够快速提取出决策表中存在的最简决策规则,计算实例表明其具有决策规则提取的工程实用性。     

高效UKF相位解缠算法北大核心CSCD

针对传统的无味卡尔曼滤波相位解缠算法解缠精度和解缠效率难以平衡的问题,提出一种高效无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)相位解缠算法。首先,根据干涉图生成相应的枝切线分布图;其次,利用二阶差分函数计算干涉图中各像元的二值化质量权值矩阵;然后,由枝切线分布图以及二值化质量权值矩阵生成可靠性掩模图,该可靠性掩模图将干涉图分为权值为“1”的高质量像元(非枝切线上的二值化质量权值为“1”的像元)、权值为“0”的低质量像元(枝切线上的像元、二值化质量权值为“0”的像元以及枝切线围成的闭环区域中的像元)两部分;最后,由可靠性掩模图确定解缠路径,先利用UKF相位解缠程序按照像元扩散策略解缠高质量像元,余下未解缠像元根据已解缠像元信息,利用UKF相位解缠程序按照行(或列)的方式进行解缠。模拟数据及实测数据实验结果表明,该算法能够高效与稳健地处理干涉图的相位解缠问题。     

基于麦克风小阵的多噪声环境语音增强算法

针对助听器等设备在非平稳或多种噪声并存环境下使用效果急剧下降的问题,提出一种基于小尺寸麦克风阵的相干滤波广义旁瓣抵消(CF-GSC)语音增强算法。该算法结合麦克风阵采集信号的特点,对各阵元间采集时表现为弱相关的海浪、风扇等近似白噪声,以及采集时表现为强相关的点源信号及其他竞争噪声,分别利用相干滤波和传统广义旁瓣抵消(GSC)结构对弱相关与强相关噪声的良好滤除效果,结合语音活动检测(VAD)在噪声段进行联合处理。仿真实验表明在多类噪声存在环境下,该算法能取得相对改进的通道间相干函数滤波算法及传统广义旁瓣抵消算法2 dB左右的增强效果提升,同时能获得良好的话音可懂度。     

一种双微阵列语音增强方法

为提高语音通信系统在噪声环境下的使用性能,该文提出一种基于子带谱减与广义旁瓣抵消的双微阵列语音增强方法。基于双微阵列及子带结构分析,首先分别在低频带采用可变过减因子谱减法抑制噪声,在高频带采用修改互功率谱谱减法抑制非相干性噪声部分,再结合广义旁瓣抵消与端点检测进一步抑制强相关性噪声的影响。实验结果表明,该方法能够更加有效地抑制噪声的影响并提高语音的可懂度。     

基于GAUNet的深度学习相位解缠方法

提出了一种基于全局注意力上采样网络的相位解缠方法。首先，结合全局注意力上采样机制和PU-M-Net,对不同噪声量级的干涉图进行解缠。其中，全局注意力上采样机制有效利用高级特征信息为低级特征图提供加权指导以减少高级特征与低级特征之间语义条纹信息的差距；PU-M-Net所采用的跳跃连接促进了相位细节信息和语义条纹信息的有效融合。其次，利用噪声量级评估系统对干涉图进行噪声等级划分，构建不同噪声量级的数据集对网络模型进行训练，使完成训练后的网络可有效处理不同噪声量级干涉图的相位解缠问题。最后，将待解缠干涉图匹配至相应噪声量级的解缠网络进行解缠。模拟和实测干涉图相位解缠实验验证了该方法的有效性。