基于改进EMD-TEO倒谱距离的生猪音频信号端点检测

针对生猪音频信号识别中传统端点检测方法存在的抗噪能力差,准确率低等问题,将一种改进EMDTEO(经验模态分解的Teager能量算子)倒谱距离的端点检测方法应用到生猪音频信号的端点检测,对生猪音频信号的2个端点检测特征参数(Teager能量参数和倒谱距离参数)进行研究。仿真试验结果表明:1)与EMD-TEO和倒谱距离端点检测法相比,当高斯白噪声的信噪比(Signal-noise ratio,SNR)为-5dB时,改进后的算法用于生猪音频信号的端点检测准确率达到84.725%,分别高出前2种端点检测算法9.857%和16.403%,SNR为10dB时,仍优于其他2种算法;2)当饲养场背景噪声的SNR为10dB时,改进后的用于生猪音频信号的端点检测准确率达到90.293%,分别高出EMD-TEO和倒谱距离端点检测算法4.972%和7.932%;3)改进后的算法对不同类型的生猪音频信号均呈现出很好的端点检测效果。改进EMD-TEO倒谱距离的端点检测算法在低SNR的环境下,对生猪音频信号的端点检测有较高正确率,且具有一定的鲁棒性。     

高噪声环境下基于倒谱距离的语音端点检测算法的实现

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,对倒谱距离算法进行了改进,利用语音信号的倒谱向量判断语音端点信息。MATLAB仿真实验结果表明,在白噪声和汽车噪声环境下,信噪比分别为10 dB和15 dB时,得到的语音单字清晰度分别达到93%和95%,实现了90~100 dB高噪声环境下可靠的语音通信。     

一种新的对数能量谱熵语音端点检测方法

将一种新的对数能量(LE)特征和谱熵(SE)特征相结合,提出一种新的对数能量谱熵(LESE)特征,采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法进行LESE特征门限估计,并使用双门限法进行语音端点检测.在TIMIT连续语音库上的实验结果表明,相比于能量谱熵(EE)法和对数能量(LE)法,在噪声环境下LESE法具有更好的检测性能,表现出更好的稳健性.当信噪比为-5 dB时,LESE法的检测错误率仅为18.02%,在信噪比为0~10 dB时,其检测错误率要明显低于EE法和LE法.     

三阶累积量在语音信号端点检测中的应用

语音信号的三阶累积量通常不等于零,因而可以用来检测噪声环境中语音的起始点和终止点。提出一种采用累积量矩阵的最大奇异值来实现语音端点检测的方法,并引入一种自适应的实现方法。仿真实验表明,所提方法在很大程度上降低了传统端点检测方法的错误率。     

农产品市场信息采集的语音识别鲁棒性方法

当前便携式农产品市场信息采集设备缺少语音接口,且通用领域的识别算法又过于复杂,为此提出一种适用于该设备作业环境的语音识别鲁棒性方法。首先利用MMSE估计器对带噪信号进行增强,以提高输入信号的信噪比;对增强后产生的语音失真和残留噪声,再利用倒谱均值方差归一化（CMVN）方法进行补偿。实验结果表明,该联合后的算法能有效的提高系统的识别率,特别是在低信噪比（0~10 dB）环境下更为有效。     

基于小波变换的语音去噪阈值函数的研究

目的小波去噪可以提高语音的信噪比,其中通过放宽阈值限制、加强小波系数的连续性,以及对小波系数较高的语音信号实现噪声与语音的分离可以增强语音去噪效果。方法基于一段信噪比为10dB的语音信号,采用不同的阈值函数,对该段语音进行小波去噪处理,比较各种阈值函数得到不同的去噪语音和各个阈值函数的特点。结果传统的硬阈值和软阈值得到的信噪比分别为11.57dB和10.91dB,软硬阈值折衷法得到的去噪语音信噪比12.70dB,模平方法得到的去噪语音信噪比为12.20dB,改进以后的软硬阈值折衷法和改进后的模平方法得到的去噪语音的信噪比分别为11.38dB和13.40dB,用降低阈值的方法得到的去噪语音信号的信噪比为11.68dB,新的阈值函数得到的去噪语音的信噪比为13.49dB。结论相比较软硬阈值折衷法,改进的模平方法和其它传统的方法,新阈值函数语音去噪可以取得更好的效果。     

高噪声环境下的语音活动检测技术

以MOTOROLA公司生产的DSP56F801芯片为核心搭建系统硬件电路，对语音信号进行处理。采用能够根据背景噪声变化而自适应调节门限的算法对语音活动进行精确检测，实现整机系统在高噪声环境下的正常通讯。实际检测结果表明：在100、110、115dB的强背景噪声环境下，系统识别率分别为100％、96％和94％，丢字漏字率分别为2％、5％和10％；在100～110、110-115dB的背景噪声环境，系统稳定性分别为100％和98％。采用此种算法，增强了系统的抗干扰能力，在高噪声和噪声不太稳定的环境下，实现了对语音活动的精确检测。     

基于EMD自适应阈值的铡草机振动信号去噪

针对铡草机振动信号噪声污染的问题,采用EMD(Empirical mode decomposition)与基于SURE(Stein’s unbiased risk estimate)的自适应阈值算法,并利用自相关函数性质与二阶可导阈值函数,对铡草机振动信号进行研究。结果表明:1)模拟信号经EMD自适应阈值去噪后,信噪比SNR(Signal to-noise ratio)提高了15～19dB;经小波阈值去噪后,SNR提高了9～13dB;经EMD低通去噪后,SNR提高了5～11dB;经EMD阈值去噪后,SNR提高了12～15dB。2)铡草机振动信号经EMD自适应阈值算法去噪后,200 Hz的高频信号均消除,并且保留了≤200Hz低频信号的幅值;经小波阈值去噪后,振动信号200Hz的高频信号未能消除;经EMD低通与EMD阈值去噪后,振动信号≤200Hz低频信号幅值降低,导致部分信号失真。本研究提出的EMD自适应阈值算法可一定程度上降低铡草机振动信号噪声。     

语音增强在去除猪咳嗽噪声中的应用研究

[目的]猪的咳嗽声音可用来评价猪的健康状况,然而在实际环境中,猪场中常装有风扇使得提取到的猪咳嗽声音信号受到低频风扇噪声的干扰。为了滤除低频噪声,提出了基于猪咳嗽声音信号的增强方法。[方法]结合猪咳嗽声音信号的特点,借鉴语音增强方法对含噪猪咳嗽声音信号进行去噪处理。首先,分别采集猪咳嗽声音信号和风扇噪声信号,利用MATLAB(2016a)对两种信号分别进行分析处理,得到其时频域特性。其次,采用基于离散余弦变换(DCT)的增强算法对含噪猪咳嗽声音信号进行处理,同时对基于经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的增强方法和DCT的增强算法在去除风扇噪声的效果进行比较。[结果]理论分析与仿真表明,在-5~5dB的信噪比环境中,基于DCT的增强方法无论是在低信噪比还是非平稳噪声环境下,均比基于EMD和WPT的增强方法得到更高的增强信噪比信号。[结论]说明基于DCT的增强方法具有更好的去噪效果,可以更好的分离出猪咳嗽声音信号和风扇噪声信号。     

基于RLS算法的自适应抗干扰工频通信滤波器的设计与实现

目的电网中的有用畸变信号相对电压或者电流信号比较小,在传输的过程中会湮没有用畸变信号,为了抑制电网噪声干扰,设计工频通信自适应滤波器。方法采用双向工频通信技术传输信号,核心技术是参数可调的基于RLS的自适应滤波器的算法。结果调制信号经过自适用抗干扰的RLS算法的滤波器后,不需要预先知道输入信号和噪声的统计特性,就能实现干扰噪声大大减小,很大程度上提高了信噪比,改善了信道的信能,有效提高双向工频通信信号的传输。结论通过实验仿真,基于RLS算法的自适应滤波器的设计实现了信号的有效传输,同时双向工频通信信号的噪声受到有效抑制。     

SH超声导波储油罐底板检测仿真

采用有限元仿真模拟了SH超声导波检测储油罐底板损伤过程,通过细化模型的单元尺寸和时间步长确保模拟结果的准确度.经过Matlab频谱分析选择10个单音频数70 kHz经Hanning窗调制后的信号作为激励信号,对储油罐底板无缺陷、通孔缺陷、裂缝缺陷、腐蚀坑缺陷进行有限元仿真模拟,通过分析超声导波回波信号的信噪比,可以准确定位缺陷位置和几何特征,为SH超声导波检测技术应用提供了有力的理论支持.     

二进制线性分组码球形界的深入研究（英文）

在二进制线性分组码的最大似然译码错误概率的性能分析上,紧致可分析的上界技术起到了兼具理论与实用价值的作用．采用余弦定理及三个码字组成一个非钝角三角形的理论,详细地证明了Ｋａｓａｍｉ等人提出的球形界（很少被引用）等价于Ｈｅｒｚｂｅｒｇ和Ｐｏｌｔｙｒｅｖ提出的球形界,并分析对比了两者的计算复杂度．结果表明：Ｋａｓａｍｉ等人提出的球形界属于Ｇａｌｌａｇｅｒ第一上界技术,并且相比于Ｈｅｒｚｂｅｒｇ和Ｐｏｌｔｙｒｅｖ提出的球形界,具有较低的计算复杂度,可以更高效地应用在高信噪比和高维码（Ｔｕｒｂｏ码和低密度奇偶校验码）的性能分析中.     

Multichannel detection in high-performance liquid chromatography

A linear photodiode array has been used as the photodetector element in a new ultraviolet-visible detection system for high-performance liquid chromatography. This array allows simultaneous acquisition of light intensity data at all wavelengths between 190 and 600 nanometers. By use of a computer network concept in the electronics, this detection system can process eight different chromatographic signals simultaneously in real time and acquire spectra manually or automatically. Detector response times are variable and can be as low as 0.040 second, and bandwidth selection is variable from 4 to 400 nanometers. These characteristics permit fast chromatographic techniques and user-selectable signal-to-noise ratio enhancement. Spectra can be acquired in 10 milliseconds, permitting qualitative characterization at several different points on a single peak without destroying chromatographic signal integrity. Examples illustrate applications in fast high-performance liquid chromatography peak purity determination, and postanalysis data reduction.     

基于白化滤波的天然气集输管道微泄漏定位方法

油气田集输管道因腐蚀导致的微泄漏信号提取和识别是泄漏监测技术领域的一大难题.针对淹没在管道噪声中的微弱泄漏信号,提出了一种基于白化滤波的天然气集输管道微泄漏定位方法.以某油田天然气集输管道为例,采用自适应白化滤波算法消采集信号中的除低频分量,进而对泄漏定位公式进行优化,通过互相关方法计算管道上、下游信号的延迟时间,得到...     

Design of a hyperspectral nitrogen sensing system for orange leaves

The orange (Citrus sinensis) is one of the most important agricultural crops in Florida. Heavy reliance on agricultural chemicals and low fertilizer use efficiencies in citrus production have raised environmental and economic concerns. In this study, a nitrogen sensor was developed to predict nitrogen concentrations in orange leaves. Four design criteria were chosen to maximize the sensing efficiency and reliability. They were: (1) coverage of the spectral N sensing range, (2) no moving parts, (3) single leaf detection, and (4) diffuse reflectance measurement. Based on chlorophyll and protein spectral absorption bands, the sensor's wavelength ranges were chosen to be 620–950 nm and 1400–2500 nm. A reflectance housing was designed to block environmental noise and to ensure single leaf measurement. A halogen light source, two detector arrays, two linear variable filters, and data acquisition cards with 16-bit analog-to-digital converters were used to collect data. The designed N sensor had a spectral resolution less than 30 nm. Test results showed that the nitrogen sensor had good linearity (r > 0.99) and stability. With averaged signal-to-noise ratio (SNR) of 299, the system was able to predict N content with a root mean square difference (RMSD) of l.69 g kg⁻¹ for the validation data set. Using the N sensor, unknown leaf samples could be classified into low, medium and high N levels with 70% accuracy.     

Liquid-state NMR and scalar couplings in microtesla magnetic fields

We obtained nuclear magnetic resonance (NMR) spectra of liquids in fields of a few microtesla, using prepolarization in fields of a few millitesla and detection with a dc superconducting quantum interference device (SQUID). Because the sensitivity of the SQUID is frequency independent, we enhanced both signal-to-noise ratio and spectral resolution by detecting the NMR signal in extremely low magnetic fields, where the NMR lines become very narrow even for grossly inhomogeneous measurement fields. In the absence of chemical shifts, proton-phosphorous scalar (J) couplings have been detected, indicating the presence of specific covalent bonds. This observation opens the possibility for "pure J spectroscopy" as a diagnostic tool for the detection of molecules in low magnetic fields.     

基于Kalman滤波的UWB的TOA估计

提出了一种基于卡尔曼滤波的TOA估计算法,充分利用了卡尔曼滤波的预测功能,以预测值为中心对接收信号进行加窗处理,对此窗口内的接收信号作主成份分析得到测量值,然后对预测值进行修正.实验结果表明,与传统的TOA估计算法相比,该算法不仅使信噪比提高了约8～12 dB、均方误差降低了3～4个数量级,而且更便于实时实现.