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  1. 倒 谱 法 基 音 检 测

  2. 语音的倒谱是将语音的短时谱取对数后再进行IDFT得到的,所以浊音信号 的周期性激励反映在倒谱上是同样周期的冲激。借此,可从倒谱波形中估计出基 周期。一般把倒谱波形中第二个冲激,认为即是对应激励源的基频。
  3. 所属分类:项目管理

    • 发布日期:2011-03-10
    • 文件大小:22528
    • 提供者:qwsophia04
  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-05-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:wangjunhui1984
  1. 一种基于短时谱估计和人耳掩蔽效应的语音增强算法

  2. 一种基于短时谱估计和人耳掩蔽效应的语音增强算法
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2013-05-06
    • 文件大小:164864
    • 提供者:u010590330
  1. Matlab视频分析工具箱

  2. Matlab时频分析工具箱 一 信号产生函数:amexpo1s 单边指数幅值调制信号amexpo2s 双边指数幅值调制信号amgauss 高斯幅值调制信号amrect 矩形幅值调制信号amtriang 三角形幅值调制信号fmconst 定频调制信号fmhyp 双曲线频率调制信号fmlin 线性频率调制信号fmodany 任意频率调制信号fmpar 抛物线频率调制信号fmpower 幂指数频率调制信号fmsin 正弦频率调制信号gdpower 能量律群延迟信号altes 时域Altes信号ana
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-10-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:u012533698
  1. matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明.

  2. 时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数, 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介,以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数: amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s 双边指数幅值调制信号 amgauss 高斯幅值调制信号 amrect 矩形幅值调制信号 amtriang 三角形幅值调制信号 fmconst 定频调制信号 fmhyp 双曲线频率调制信号 fmlin 线性频率调制信号 fmodany 任意频率调制信号 fmpar 抛物线频率调
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-02-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:makenothing
  1. AR模型功率谱代码

  2. 该方法需要基于有限的观测数据估计自相关序列,当数据长度较短时,估计误差会比较大,AR参数的计算就会引入很大的误差。从而导致功率谱估计出现谱线分裂与谱峰频率偏移等现象。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-10-20
    • 文件大小:18432
    • 提供者:wangmeiqun
  1. matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明.

  2. 时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数, 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介,以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数: amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s 双边指数幅值调制信号 amgauss 高斯幅值调制信号 amrect 矩形幅值调制信号 amtriang 三角形幅值调制信号 fmconst 定频调制信号 fmhyp 双曲线频率调制信号 fmlin 线性频率调制信号 fmodany 任意频率调制信号 fmpar 抛物线频率调
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-12-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:sungege521
  1. 短时傅里叶变换谱估计

  2. 短时傅里叶变换谱估计
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-09-24
    • 文件大小:1024
    • 提供者:teen1992
  1. 基于matlab的burg算法

  2. 基于matlab的burg算法,在随机信号分析中,可以用AR模型进行功率谱估计。在求解Yule-Walker方程中的AR系数可用Levinson递推算法简化计算,但它需要知道自相关序列。自相关序列实际上只能从随机序列x(n)的有限个观测数据估计得到。当时间序列较短时,的估计误差很大,这将对AR参数的计算引入较大的误差,导致谱估计性能下降,甚至出现谱线分裂与谱峰偏移等现象。如果利用观测到的数据直接计算AR模型的参数,则能克服上述方法的缺点,得到性能较好的谱估计结果。这种方法是由Burg提出的,称
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-22
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_41694971
  1. 基于matlab的burg新算法

  2. 自相关序列实际上只能从随机序列x(n)的有限个观测数据估计得到。当时间序列较短时,的估计误差很大,这将对AR参数的计算引入较大的误差,导致谱估计性能下降,甚至出现谱线分裂与谱峰偏移等现象。如果利用观测到的数据直接计算AR模型的参数,则能克服上述方法的缺点,得到性能较好的谱估计结果。这种方法是由Burg提出的,称为Burg法,也叫做最大熵谱算法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-22
    • 文件大小:1024
    • 提供者:weixin_41694971
  1. FFTSTFT经典功率谱现代功率谱AR原创报告matlab程序-实验心得总结.rar

  2. FFTSTFT经典功率谱现代功率谱AR原创报告matlab程序-实验心得总结.rar :) FFT频谱分析 短时傅里叶变换 经典功率谱估计(weltch法和Thomson多窗估计法) 现代功率谱估计AR模型法 1.1.jpg 1.1tu.jpg 1.2.jpg 1.2tu.jpg 3.1.jpg 3.1tu.jpg 5.1.jpg 5.1tu.jpg 6.1.jpg 6.1xu.jpg 6.1tu1.jpg 6.1tu2.jpg
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-13
    • 文件大小:58368
    • 提供者:weixin_39841856
  1. 基于高分辨率谱估计的早期转子断条故障诊断.pdf

  2. 基于高分辨率谱估计的早期转子断条故障诊断.pdf,以快速傅里叶变换(FFT)为基础的电机电流信号特征分析(MCSA)具有频率分辨率低的固有缺陷,从而严重影响了鼠笼电机早期转子断条故障的诊断性能。为解决这一问题,提出基于高分辨率谱估计的早期转子断条故障诊断方法。首先利用Hilbert变换和离散小波变换对单相定子电流信号预处理,然后采用扩展Prony算法对预处理后的信号进行定性/定量分析。运用该方法对不同故障严重程度、不同负载条件下的3 kW电机稳态定子电流信号进行分析,并与FFT分析结果做对比。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38743737
  1. 基于虚拟仪器的频率测量软件系统研究与设计

  2. 在内弹道雷达测速中,要完成弹丸的速度测量,根据多普勒测速原理,需要进行多普勒频率的估计测量,而频率估计也是信号参数估计中的经典问题。目前国内外已经提出了不少方法,主要有时域法、谱估计方法和时一频域法,其中时域法主要有数周期法和过零检测法两种,其主要缺点为测量精度低;而时一频域法主要有短时傅里叶变换、魏格纳一维尔分布等,但计算量一般较大,难以完成实时处理。 此外,随着虚拟仪器的发展,借助于其良好的人机界面和强大的信号处理功能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-25
    • 文件大小:159744
    • 提供者:weixin_38501826
  1. 单片机与DSP中的基于传声器阵的两级自适应滤波语音增强系统

  2. 基于传声器阵的两级自适应滤波语音增强系统纪元法,刘庆华,陈紫强,徐亚宁1 引言语音通信过程中,各种各样环境噪声的干扰使接收者接收到的语音是带噪声的语音信号,因此需进行语音增强。语音增强的一个主要目标就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。 VLSI技术的发展和高速DSP芯片的出现为语音增强实时处理提供了可能,使语音增强技术走向实用。尽管其在理论上还有待发展,但某些增强算法已证明是有效的。目前,具有一定代表性的语音增强方法有:自适应噪声对消法、谐波增强法、基于参数估计的语音再合成法、基于语音
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-10
    • 文件大小:80896
    • 提供者:weixin_38647039
  1. 基于模型的谱估计方法

  2. 目录 一、概述   1、什么是基于模型的谱估计方法   2、应用场景和代表模型 二、模型函数 三、谱估计方法   1、ARMR谱估计   2、AR谱估计 一、概述 1、什么是基于模型的谱估计方法 对于传统窗函数外的信号数据直接按照0处理,忽略了这部分的数据,因而用基于模型的方法来估计 2、应用场景和代表模型 应用:短时信号,可以估计超出窗外的数据,尤其的嘈杂的数据 代表: 自回归(AR)模型(适用有峰无谷,即适用全极点模型) 移动平均(MR)模型(适用有谷无峰,即适用全零点模型) 自回归自动平均
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:47104
    • 提供者:weixin_38585666
  1. 频率估计的多段倍频正弦信号加权融合算法

  2. 为提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度和扩展多段信号融合法的适用范围,提出一种利用多段倍频正弦信号进行加权融合的频率估计算法。为消除多段倍频正弦信号中各段信号频率不等对频谱分析的影响,根据各段信号间频率的倍数关系生成倍频修正矩阵,对多段倍频正弦信号频谱进行同频化处理。为消除各段信号相位不连续和时宽不等对频谱融合的影响,构造具有相位连续特性和噪声对消特性的加权因子,对同频化的多段倍频正弦信号频谱进行加权融合,得到最优加权融合频谱。最后,通过谱峰搜索最优加权融合频谱,实现高精度频率估计。仿真
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38678796
  1. 频率估计的多段倍频正弦信号加权融合算法

  2. 为提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度和扩展多段信号融合法的适用范围,提出一种利用多段倍频正弦信号进行加权融合的频率估计算法。为消除多段倍频正弦信号中各段信号频率不等对频谱分析的影响,根据各段信号间频率的倍数关系生成倍频修正矩阵,对多段倍频正弦信号频谱进行同频化处理。为消除各段信号相位不连续和时宽不等对频谱融合的影响,构造具有相位连续特性和噪声对消特性的加权因子,对同频化的多段倍频正弦信号频谱进行加权融合,得到最优加权融合频谱。最后,通过谱峰搜索最优加权融合频谱,实现高精度频率估计。仿真
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38656662
  1. 用于多个声源定位的新的合并角谱

  2. 在本文中,我们提出了一种新的集合角谱(P-AS),用于估计多个声源的到达方向(DOA)。 这种方法使用宽间隔的麦克风阵列以实现高分辨率,并且仅在二维时间边际角频谱(TM-AS)中合并由有源源控制的角度分量。 使用不同数量的源来评估其对空间混叠源和短时源的鲁棒性。仅在几个时间范围内激活源。 实验结果表明,与大多数现有的基于角谱的DOA估计方法相比,该方法更有效,更鲁棒。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:312320
    • 提供者:weixin_38571104
  1. 室内环境下多声源TDOA估计的鲁棒算法

  2. 该文针对室内环境下的宽间距多声源到达时间差(TDOA)估计问题,研究了一种基于近似核密度估计(KDE)的无模糊算法。根据声频信号的短时频谱稀疏性,利用相关性检测(CT)提取分离声源能量占优的时频支撑域,并且将观察到信号的归一化互功率谱(NCS)所建立的近似核函数通过累加平均收缩室内混响的干扰,同时约会多阶段(MS)分频段处理有效解决宽间隔时的空域模糊。理论推导及仿真研究验证了该算法是一种稳健的室内无模糊多声源TDOA估计算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:461824
    • 提供者:weixin_38552292
  1. 基于FPGA的DSTFT算法对FSK信号解调的改进

  2. 针对运用离散短时傅里叶变换(DSTFT)算法实现解调2FSK信号时其存在的码元同步的问题。提出通过运用载波的功率谱估计和码元偏移的采样点数的关系,在系统通信开始的时候先实现精确的码元同步状态。由于在无线传输过程中存在噪声和频飘等现象,需要运用载波的功率谱估计跟踪码元同步状态,并且记录码元偏移的采样点数。当解调过程中再出现不同步状态的时候可以快速、精确的实现码元再次同步。并且通过仿真和在FPGA实现上表明该同步算法比其他同步算法误码率更低,并且在EM-WMD接收机上得到了应用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:1010688
    • 提供者:weixin_38746574
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