正交变换的信息特征分析与选择的研究

对测绘模式识别理论进行研究,特别是对信息特征选择的理论与方法进行分析,在最小均方误差(MSE)准则下,建立了信息特征选择的优化理论模型,并给出解算结果,从而指出了卡南 洛伊夫变换(KLT)是信息特征选择的最优正交变换。根据信息论中熵函数的思想,建立一种新的熵函数———第二表示熵,用它分析KLT下的信息特征及KLT后特征值的信息载荷,从而当给出误差限后,提出信息特征优化选择的一种算法。最后给出在测绘模式识别中的应用模型及算例。

拉格朗日乘子受控子空间语音增强

针对频域受限子空间语音增强在构造增强矩阵时,采用固定拉格朗日乘子,使得减小语音畸变和提高语音可懂度的过程中,有音乐噪声残留,提出一种变拉格朗日乘子的算法。利用听觉特性中较强的频率成分对噪声进行掩蔽,通过掩蔽阈值的频率域与子空间特征值之间的变换算法,用变量控制子空间拉格朗日乘子计算增益函数的对角矩阵。对比实验和试听结果表明,提出算法增强的语音信号不仅信噪比有较大提高,语音质量主观感知度也有明显改善。