基于功率倒谱统计特征的音频回声隐写分析方法

提出了一种基于功率倒谱统计特征的音频回声隐写分析方法.首先对音频信号进行分段和加窗,然后对加窗后的音频信号段求平均功率倒谱,利用回声隐藏信号的平均功率倒谱能够在回声延迟处产生峰值这一特点,对平均功率倒谱求差分方差和平坦度作为统计特征,采用支持向量机进行分类.该隐写分析方法不仅能够对最基本的单回声核进行检测,还适用于改进的回声核.实验证明,本方法的效果令人满意,在衰减系数较低的情况下也能达到较高的分类准确率,且无论嵌入段长如何,都能较为准确地检测.

基于功率倒谱的超声测距时延估计方法研究

基于互相关函数的时延估计方法是脉冲法超声测距中最常用的算法,但窄带超声回波信号的慢衰减高频振荡特性导致它们的相关函数在峰值位置近似作等幅振荡,从而为精确搜索相关函数的峰值带来困难。首先建立了超声测距时延估计模型,然后提出了一种适用于超声测距的基于功率倒谱的时延估计新方法。仿真与实验研究表明,该方法在高信噪比下可以精确得到时延估计值,同时避免了超声回波信号的慢衰减高频振荡特性对时延估计带来的影响。最后对该方法的优点与不足作了说明。

SAW功率倒谱分析系统

倒谱(Cepstrum)技术已广泛应用在信号处理中,例如目标分类,提取多径效应环境中的信号,和语音处理等.本文介绍用SAW器件实现功率倒谱系统的原理、设计和实验结果,同时也指出它的用途.

基于高阶统计量和功率倒谱的语音回声隐藏分析

文章提出了一种基于功率倒谱和结合两种高阶统计量——偏度和峰度的语音回声隐藏盲检测方法。根据回声隐藏时对载体语音引入回声的特点,通过分析语音的功率倒谱,提取并结合语音功率倒谱的高阶统计量——偏度和峰度。通过对原始语音样本和藏密语音样本功率倒谱偏度-峰度值的学习和训练,提取得到偏度-峰度阈值,可用于回声隐藏的盲检测分析。实验结果表明,该方法能够对四种回声隐藏方法同时生效,且检测率较高。

人体脉搏信号的功率倒谱与倒滤波谱分析

脉象是中医辨证施治的重要依据,古代就有“切之以九脏之动”,“微妙在脉,不可不察”之说.但长期以来,中医一直是靠手指的感觉来获取和分辨脉象.因而,存在一些主观臆断因素.人们渴望对中医脉象能有一个客观、定量的辨识标准,以便更细致、更科学地揭示脉象的实质与特征.过去国内在时域内对这一研究做了不少工作.1983年加拿大和中国台湾学者在频域内分析了脉搏信号的特征.本文首次采用倒谱及倒滤波技术研究人体脉搏信号,获得了脉象的功率倒谱、倒滤波谱及其特征值,发现由频域返回时域的特征值能更好地反映脉象的实质差异.

功率倒谱技术在呼吸系统声传播特性分析中的应用

肺胸系统声传递函数是描述系统传播特性的重要参数,这方面的研究对于人们认识肺音特征及诊断某些肺部疾病等方面都具有十分重要的意义.最近,Cohen等人提出应用语音作为激励,利用传导语音信号估计呼吸系统声传播特性的新方法,其优点是不需要外加激励声源,不会造成系统的非线性及被测试者的不适感.但是,这种测量方法至少需要检测两路信号,且计算量大,很难实现实时处理.另外,文中检测到的音源信号(或参考信号)并非激励系统振动的真正音源信号,这也将会使实验结果有一定偏差.针对上述问题。

用相干功率谱识别主噪声源

用相干功率谱分析法辨识在多振源工况下的主要噪声源，并对被识别声源作自功率谱和倒功率谱分析，诊断出产生噪声的故障元件。

用相干功率谱识别主噪声源

减小工作环境的振动噪声是改善工作条件的主要措施之一 ,由于其振动噪声是由许多噪声源引起的 ,故用相干功率谱分析法的测试系统框图及源识别模型分析了相干功率谱 ,在多振源工况下用这种方法辨识主要噪声源 ,对被识别声源作自功率谱和倒功率谱分析 ,诊断出产生噪声的故障元件。

一种基于短时能量自适应的回声隐藏算法

在前后向双核回声隐藏思想的基础上,提出了一种基于声音信号短时能量自适应的回声隐藏算法,根据不同音段的短时能量自适应调整回声核衰减系数的大小,并且在隐藏信息提取的过程中引入了功率倒谱检测法。改进后的算法具有良好的鲁棒性,不可感知性更高,隐藏效果更好。

基于高阶统计的放射图像自动焊接缺陷检测

为了提高放射图像的焊接缺陷检测精度,引入了功率倒谱技术,并设计焊接区域定位机制,提出了基于高阶统计的放射图像自动焊接缺陷检测方法。首先,利用自适应直方图均衡技术增强放射图像;并使用均值维纳滤波器对增强后的图像进行滤波处理;然后通过设计焊接区域定位机制,从放射图像中确定焊接缺陷所在的区域;再引入功率倒谱技术,从高阶频谱(三阶谱)中提取放射图像的倒谱特征信息;并利用神经网络技术对提取信息进行特征匹配。仿真结果显示,与当前缺陷检测方法相比,本文方法的检测率要高于其他方法。

一种基于电动机振动信号分析的故障诊断新方法

本文采用虚拟仪器系统作为开发平台,通过电机振动测试进行故障诊断,针对电机的振动信号的特点,提出了基于自回归AR模型的功率倒谱分析方法。具体是先对电机振动信号进行AR建模:进行阶次预测和系数预测,得到相关参数;再进行倒谱变换。该方法能消除"频率模糊"现象,快速准确地提取出所需要的频谱信息。

一种可盲检测的多功能音频水印算法(英文)

为了使数字水印实现多种功能,提出了一种能在同一音频信号中同时嵌入多个水印的新方法.首先,载体音频信号被分隔成指定长度的帧,并且所有成员水印被编码成一个混合水印.然后,利用回声隐藏技术将混合水印中的二进制比特嵌入到音频信号帧中.水印提取不需要原始音频信号.为了提高水印算法的提取正确率和抵御常规信号处理的鲁棒性,功率倒谱的自相关被用于检测携带水印的音频信号帧中的回声延时以提取出混合水印,并且相应的解码算法被用于分离成员水印.计算机仿真结果表明所提出的水印算法对常规的信号处理,如Mp3压缩、重采样、重量化、低通滤波以及白噪声具有很强的鲁棒性.

一种基于回声隐藏的数字音频水印改进算法

在前后向双核回声隐藏思想的基础上,提出了一种基于回声隐藏的改进算法.根据设定的水印的嵌入率来确定音频段的能量阈值,选择短时能量高于此阈值的音频段嵌入水印信息,并且引入功率倒谱检测法来检测水印信息.仿真结果表明改进后的算法具有不可感知性更高,隐藏效果好并且显著降低了水印信息检测的误码率.

浅谈一种基于AR模型的电厂电动机故障诊断新方法

电动机是电厂的重要设备,对发电厂的电动机故障进行诊断有重要意义。本文采用虚拟仪器系统作为开发平台,根据电动机振动信号的特点,对其进行虚拟诊断测试,在实际测试中,提出倒谱分析方法,是基于自回归AR模型的一种电机振动信号检测方法,首先是AR建模,并进行阶次预测和系数预测,得到相关参数;再进行倒谱变换,快速准确地提取出所需要的频谱信息,从而判断电机是否出现故障。