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详细介绍了一种在语音识别中取得一定良好效果的Mel倒谱提取的改进算法。在语音识别系统中,MFCC参数是经常使用的特征参数之一。MFCC参数主要描述了表征声道特性的谱包络特征,而忽略了基音频率对它的影响。然而基音频率会影响MFCC参数对声道特性的准确描述,进一步影响语音识别系统的性能。提出了一种MFCC的改进参数,该参数并不直接对语音短时幅度谱进行提取,而是首先对幅度谱进行平滑,在谱包络的基础上计算MFCC参数,从而降低基音频率对其的影响。 相似文献
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针对在低信噪比下存在残余频偏的BOC(Binary-Offset-Carrier)调制信号的伪码周期以及组合码(扩频序列和副载波序列的组合)盲估计问题,提出了功率谱二次处理结合矩阵分解的方法。该方法首先对存在残余频偏调制的BOC信号进行二次功率谱运算,所得二次功率谱中会在伪码周期及整数倍出现尖锐的脉冲,通过检测峰值间的距离估计信号的伪码周期,然后对信号采样并按伪码周期分段构成数据向量,计算相关矩阵并进行奇异值分解,最后搜索最大和次大奇异值以及对应的向量估计出组合码序列。仿真分析表明,该方法能够在较大频偏和较低的信噪比下达到较精确的估计性能。相关研究对于从事卫星导航接收机设计的工程技术人员具有一定的参考价值。 相似文献
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在恒虚警条件下,针对传统的航海雷达模拟器目标跟踪采用的基于不敏卡尔曼滤波的联合概率数据互联算法(JPDA-UKF)发散、复杂度高和实时性差的问题,提出了一种利用运动补偿的笛卡尔坐标下改进的JPDA-UKF滤波方法。该算法引入相邻周期回波间运动补偿提取的目标量测可信度矩阵,限制进入跟踪门相交区域中的虚假量测数量,并将软跟踪门技术应用于滑窗逻辑法实现航迹管理。仿真结果表明,所提方法径向速度误差比传统的JPDA-UKF算法与自适应的α-β滤波算法分别降低10%和20%,目标获得稳定航迹后径向速度归一化均方根误差(RMSE)比上述两种方法分别具有约10 dB和15 dB的性能优势,算法的复杂度符合真实雷达的边扫描边跟踪的实时处理。 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2018,(5)
本文将小波分析与时间序列模型结合应用于布伦特国际原油价格预测,通过对小波分解与重构方法将油价时间序列分解为趋势(高频)部分和细节(趋势)部分,然后采用ARMA模型对分解后的油价进行样本内预测。实证研究表明,基于小波的组合模型具有较高的预测性能,同时验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)法在估计多信号频率时需要对采样数据序列的自相关矩阵进行特征值分解,并准确划分出信号和噪声子空间,使得其计算量比较大。利用自相关矩阵的Toeplitz特性快速计算其逆矩阵,通过计算逆矩阵的多次幂来逼近噪声子空间,避免了MUSIC法的特征值分解和估计信号个数的过程。在谱峰搜索环节,采用先粗估计频率值再在小区间进行精细搜索的策略,能够避免搜索无用的频率范围。计算量比较分析以及与理论克拉美罗界(Cramer-Rao Bound,CRB)的对比验证结果表明,快速方法性能与MUSIC法相当,能够较好地逼近CRB,且计算量更小,适合实时性要求高的应用场合。 相似文献