语音系统中的子带自适应回声消除技术

提出了一种基于DFT调制滤波器组的子带自适应滤波回声消除技术,首先使用分析滤波器组将麦克风输入信号和扬声器输出信号分成若干个频(子)带,扬声器输出信号作为自适应滤波器的输入信号,估计回声反馈信号,并从子带麦克风输入信号中减去。在每个子带中,采用了归一化最小均方自适应算法,使得子带均方误差最小。子带自适应滤波器的阶数通常比全带自适应滤波器更小,而且子带收敛速度会有所提高,同时计算复杂度也大大减少。在实际语音处理实验中证明,这种方法是有效的。

一种基于NSCT变换的超声图像降噪新算法

为有效抑制超声仪器成像中固有的斑点噪声,提出了一种基于非降采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlettransform,NSCT)域中边缘信号系数区提取和最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计的超声图像的降噪算法。根据NSCT变换的细节信息刻画能力和平移不变性,对其各高频子带中系数进行分类,提取出边缘信号和平缓信号系数区;对超声图像的乘性斑点噪声进行推导研究,在边缘信号系数区和平缓信号系数区,根据各自噪声项的性质分别得出满足贝叶斯最小均方误差估计的降噪滤波方程;最后,对降噪后的系数进行NSCT反变换重建得到降噪图像。仿真图像和临床超声图像的实验结果证实,该算法与传统方法相比,不但能更有效地对斑点噪声进行抑制,也更好地保留了图像的细节信息。

OSGO-和OSSO-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

该文证明了形状因子已知条件下OSGO-CFAR和OSSO-CFAR检测器在均匀统计独立的K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了两种检测器在均匀杂波背景、杂波边缘和存在强干扰目标情况下的检测性能。并与OS-CFAR进行了比较,结果表明OSGO-CFAR在均匀杂波背景和存在强干扰目标情况下带来的附加检测损失很小, 在杂波边缘具有更好的虚警控制能力。所以,OSGO-CFAR是K分布杂波背景下一种性能比较好的恒虚警检测器。

水下自导武器导引律研究

水下声自导武器的传统导引方式存在着种种缺点,已经不适合现代鱼雷的战术要求。对水下声自导武器的导引方式作了研究,并利用滑模变结构控制理论,推导出一种以航向角为控制律的导引方式。该控制律有别于基于角速率的导引方式,保证了鱼雷在数据率较低且不固定以及存在自导盲区的情况下,仍能够以较高精度命中目标,因而能更好地适应水中导引的特点。仿真表明,该导引律实现简单可靠,鲁棒性强,攻击弹道平滑,对水中目标有较好的制导性能。

适用于助听器语音信号处理的DFT调制滤波器组设计

提出了一种近似重构、过采样DFT调制滤波器组的设计方法。根据滤波器组的系统失真和输出混迭方面的要求,构造一个简单的目标函数,并采用等纹波法优化设计原型滤波器。与现有方法相比,该设计方法将复杂的非线性优化问题转化为对单一参数的选取,简化了设计过程,并且可在满足DFT调制滤波器组设计准则的条件下使得通带范围内误差逼近最小。利用加权叠接相加(Weighted Overlap and Add,WOLA)的快速实现结构,使整个系统更加高效、易行,可用于助听器语音信号分频带处理与综合。

基于两级梳状滤波的语音谐波增强

作为单通道噪声环境下的语音增强,基于短时谱估计的方法如谱减法、维纳滤波法被认为是简单、有效的抑制加性噪声的良好方法。然而,这些方法在抑制噪声的同时会带来高次谐波成分的损失,而高频部分恰恰又是理解语义的关键部分,这样就降低了语音信息的可理解度。本文针对这一情况提出了一种新的方法,即在维纳滤波的基础上,先进行一级时域的梳状滤波,这样可以使语音的浊音部分得到增强并且抑制了维纳滤波后的残留噪声;然后再进行频域梳状滤波,来恢复损失的高频谐波。该方法能更为有效的抑制噪声,同时增强语音的高次谐波,增加语音的可理解度。

基于有序统计和自动删除平均的恒虚警检测器

为了增强检测器对干扰的鲁棒性,基于有序统计(OS)方法和自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MOSAC),其前沿和后沿滑窗分别采用OS和ACCA产生两个局部估计,然后取二者的和作为背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在Swerling Ⅱ型目标假设下,推导出MOSAC在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式,并与其它现有方案进行了比较。仿真结果表明MOSAC在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能。在杂波边缘引起的非均匀背景中,虚警尖峰比MOSCM减少了一个数量级,并且样本排序时间只有OS和ACCA的1/2。

一种新的基于CM和CA的恒虚警检测器

文中基于删除平均(CM)方法和单元平均(CA)方法,提出了一种新的恒虚警检测器(CMCAGO-CFAR)。它采用CM和CA方法产生两个局部估计,再取二者的最大值作为背景噪声功率水平估计。在SwerlingII型目标假设下,文中推导出CMCAGO-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd及多目标环境下检测概率Pd的解析表达式,并与其它方案作了比较。分析结果表明CMCAGO的优势主要体现在非均匀背景中,它在杂波边缘的虚警控制能力明显优于OS,对多目标干扰也呈现了较好的鲁棒性,它以均匀背景中较小的代价换取在多目标干扰情况下检测性能的较大提高。

OSCA-CFAR在K分布杂波边缘中的性能分析

文中研究有序统计平均(OSCA)恒虚警检测器在K分布杂波边缘中的性能。推导出该检测器在K分布杂波边缘中虚警概率的解析表达式,分析了它抗干扰边缘的性能,并与OS,OSGO等检测器进行了比较,结果表明OSCA的抗K分布边缘干扰的性能优于OS,稍逊于OSGO。

OSCA-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

本文证明了形状因子已知条件下有序统计平均(OSCA)恒虚警检测器在K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了均匀K分布杂波背景和多目标情况下该检测器的性能,并与OS和OSGO-CFAR进行了比较,仿真结果表明OSCA在两种环境下均具有最好的检测性能。

基于PCI总线的高速信号采集卡设计

利用PCI总线的高速传输特性,设计基于PCI总线的多路A/D、D/A转换信号采集卡,可以满足高速转换下的数据传输要求。在采集卡上,利用CPLD芯片实现各种控制功能。PCI信号采集卡以中断方式和PC机进行数据传输,使PCI总线的高速特性得到完全发挥。通过对PCI中断的时间间隔和FIFO的容量进行分析,可以得出PCI采集板的极限转换速率。

多处理器系统中DSPHPI与VME总线DMA接口设计

雷达和声纳自导信号处理需要多个DSP和多个上位机联合工作。本文给出了基于VME总线的上位机与多个DSPHPI之间通过DMA方式进行并行通信的接口设计方案。实验和工程实践证明,采用DMA方式的设计方案比采用直接读写HPI口的方案访问速度快四倍以上。

NUMA多处理器系统中DSP用VME64总线接口设计

提出了基于非均匀存储器存取(nonuniform memory access,NUMA)非对称多处理器模型的制导用信号处理平台方案。介绍了用商用VME64单板计算机和TMS320C6X系列数字信号处理器实现该多处理器模型的方法。设计了TMS320C6XDSP的各VME64接口互连逻辑,所有模块均用VHDL语言设计,并在FPGA上实现。已实现了一个基于该多处理器模型的最小的基本系统,解决了某制导信号处理系统的数据传输瓶颈问题,简化了系统硬件设计复杂性,提高了系统工作的可靠性和稳定性。

36通道可扩展自校准声呐数据采集系统设计

介绍了一种多通道可扩展,自动校准“零偏”的声呐数据采集系统,该系统适用于多通道水下声呐信号采集处理,通道数设定为36通道,可扩展至48通道;可对动态“零偏”进行采集、处理,以实现采集系统的自校准功能。

Movidius^TM神经计算棒的测评

Intel神经计算棒(NCS),世界上首个基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能(AI)加速器,作为最近流行的深度学习开发工具,适用于低功耗下的终端AI应用场景。针对NCS的高速计算优势,本文将NCS与CPU、GPU一起进行性能对比。首先,通过SqueezeNet模型来对比树莓派CPU、GPU、Pi+NCS三种工具的图片分类检测速度;其次,在同一张图片同时运行车辆类型和车牌检测2个模型,进一步进行PC CPU与NCS的性能对比。实验结果表明,NCS在低功耗的前提下具有高性能的运算能力,更适用于广泛的移动和嵌入式视觉设备。

基于DSP的数字波束形成算法优化实现

在DSP上移植算法,代码优化程度成为提高系统性能、缩短开发周期的瓶颈。同时针对复杂算法在DSP上的实现,也产生很多优化策略、方法。本文介绍水声信号处理中广泛使用的数字式波束形成(DBF)算法,简述DBF的基本原理以及目标处理器(TMS320C6201)的处理能力;介绍C6000软件编程及优化步骤,并提出一些具体的优化策略和技巧。

基于编码融合的心电图身份识别方法

基于心电图(ECG)的身份识别一直是一个活跃的研究领域。使用单心动周期信号进行识别时,如何获取充分的有用信息表征学习是一个问题。本文设计了一种编码融合的算法,用于提取融合特征,首先对从去除噪声后的信号中提取的单心动周期信号进行分割,对分割后的信号聚类,计算分割后的信号与聚类中心的距离和相关性,将距离和相关性重新编码并融合得到融合特征。实验结果表明:90个受试者的1350例心动周期的识别准确率为93.4%,单心动周期信号的有用信息被有效表达,具有一定的实际应用价值。

基于模块化结构的通用DSP数据采集处理系统设计

介绍了一种通用DSP数据采集处理系统,该系统分为两个模块,由DSP板和ADDA板组成,采用类似PC104的总线结构和扩展接插件,具有双通道1MHz的数据采集和回放功能。

结合K-Means和阈值凸包算法的肺实质分割方法

肺实质分割是肺部CT用于诊断肺部疾病的关键步骤之一,精准的肺部分割有助于辅助医生提高诊断效率。现有的分割模型严重依赖大量样本的训练,面对突发疾病或样本有限时对新病灶的特征学习不够充分,无法实现有效的肺实质分割。针对上述问题,提出了一种基于K-Means和阈值凸包算法相结合的肺实质分割方法。首先利用K-Means实现背景和前景的分离,然后使用连通区域标记法和孔洞填充法相结合以剔除干扰像素,以边界追踪法得到粗分割的肺实质轮廓,最后应用新提出的阈值凸包算法对轮廓进行平滑处理,实现肺实质的精准有效分割。实验表明,对比经典的形态学方法和凸包算法,本文方法在有效修补肺部轮廓凹陷的同时也能更好地保留肺门处的轮廓;与分割网络U-Net和U-Net++进行对比,该方法在数据有限时能实现更好的分割结果,面对突发肺部疾病有更好的普适性。

基于S3C4510的多网口相同IP地址以太网数据传输系统设计

本文介绍了在一台主机多个网口要求有相同IP地址的特殊情况下,应用ARM7TDM内核处理器S3C4510B构建数据传输系统的方法,并简单介绍了嵌入式操作系统的搭建以及应用软件的设计。