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语音信号的分块稀疏表示分类研究 被引量:2
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作者 毕超 冯玉田 +1 位作者 李园辉 王瑞 《计算机技术与发展》 2017年第3期44-47,51,共5页
传统稀疏表示分类算法(SRC)在处理复杂多维的向量的时候,需要对稀疏后的每个信号单独处理求残差,会导致处理时间过长,无法有效地运用于实际的工程应用中。为解决这一问题,提出将图像处理的分块稀疏应用于语音稀疏表示分类的方法。该方... 传统稀疏表示分类算法(SRC)在处理复杂多维的向量的时候,需要对稀疏后的每个信号单独处理求残差,会导致处理时间过长,无法有效地运用于实际的工程应用中。为解决这一问题,提出将图像处理的分块稀疏应用于语音稀疏表示分类的方法。该方法在传统稀疏表示分类的基础上,引入分块稀疏思想,将语音信号按指定的长度处理,从而将若干个稀疏系数组成稀疏组来进行进一步分类识别。验证实验表明,源于图像处理的分块稀疏表示分类法同样适用于语音信号的处理。实验结果表明,在识别率接近的情况下,语音信号分类识别所花费的时间比图像处理明显降低。这是因为图像稀疏分类的系数之间相关性较强,因而分类的识别率较高;而语音信号是典型的非平稳过程,各种特征参数随时间快速变化,因而根据长度分类的相关性显著减少。因此,语音信号识别的准确率虽然会有所降低,但其效率显著提升。 展开更多
关键词 稀疏表示分类 分块稀疏 声频传感器 语音信号处理
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基于加权稀疏表示分类的车辆识别 被引量:1
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作者 罗涛 冯玉田 +1 位作者 唐子成 毕超 《电子测量技术》 2018年第6期27-31,共5页
不同种类的车辆自动识别能够在很大程度上给人们提供便利,而通过声波来区分车辆的类型是可行的。由于声频信号和自然信号一样都具有稀疏性,稀疏表示分类(SRC)算法同样适用于车辆声频识别领域。但是SRC算法没有考虑样本的局部性,即没... 不同种类的车辆自动识别能够在很大程度上给人们提供便利,而通过声波来区分车辆的类型是可行的。由于声频信号和自然信号一样都具有稀疏性,稀疏表示分类(SRC)算法同样适用于车辆声频识别领域。但是SRC算法没有考虑样本的局部性,即没有考虑测试样本和每一个训练样本之间的相似性,从而导致识别效果不够优异。为了解决以上不足,提出了一种基于加权稀疏表示分类(WSRC)的声频传感器网络下车辆识别方法。通过对声频测试样本和各个声频训练样本之间的距离制定一个权重标准,并将其考虑进权重分配,以提高识别精度。实验结果表明,WSRC的识别精度相比于SRC有了明显的提高。同时,WSRC也明显优于SVM、k-NN这些常见分类算法,验证了WSRC在声频传感器网络下车辆识别的可行性。 展开更多
关键词 加权稀疏表示分类 权重标准 声频传感器网络 车辆识别
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基于曼哈顿距离加权协同表示分类的车辆识别
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作者 罗涛 冯玉田 王瑞 《计算机测量与控制》 2019年第8期151-156,共6页
加权稀疏表示分类(WSRC)在声频传感器网络下的车辆识别中取得了不错的效果;但是稀疏表示分类(SRC)中实际上起较大作用的是字典中所有类的协同表示,因此协同表示分类(CRC)被提出用来提升算法效率,CRC框架还改进了残差计算方式来提高识别... 加权稀疏表示分类(WSRC)在声频传感器网络下的车辆识别中取得了不错的效果;但是稀疏表示分类(SRC)中实际上起较大作用的是字典中所有类的协同表示,因此协同表示分类(CRC)被提出用来提升算法效率,CRC框架还改进了残差计算方式来提高识别精度;在WSRC中发现保局性对提升识别率起到很好的作用,因此在CRC中引入加权编码,提出了声频传感器网络下基于加权协同表示分类(WCRC)的车辆识别方法,取得了明显的速度(相比WSRC、SRC)以及不错的精度(对比WSRC、CRC、SRC)提升;同时针对欧氏距离对样本相似性判断的不足,将曼哈顿距离引入加权编码,进一步地提出了基于曼哈顿距离加权协同表示分类(Manhattan-WCRC)的车辆识别方法,取得了最高的识别率,而运算速度与WCRC接近。 展开更多
关键词 稀疏表示 协同表示 加权编码 欧氏距离 曼哈顿距离 声频传感器网络 车辆识别
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The Representation of a Broadband Vector Field
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作者 任群 Jean Pierre Hermand 朴胜春 《Journal of Marine Science and Application》 2011年第4期495-501,共7页
Compared to a scalar pressure sensor, a vector sensor can provide a higher signal-to-noise ratio (SNR) signal and more detailed intbrmation on the sound field. Study on vector sensors and their applications have bec... Compared to a scalar pressure sensor, a vector sensor can provide a higher signal-to-noise ratio (SNR) signal and more detailed intbrmation on the sound field. Study on vector sensors and their applications have become a hot topic. Research on the representation of a vector field is highly relevant for extending the scope of vector sensor technology. This paper discusses the range-frequency distribution of the vector field due to a broadband acoustic source moving in a shallow-water waveguide as the self noise of a surface ship, and the vector extension of the waveguide impulse response measured over a limited frequency range using an active source of known waveform. From theory analysis and numerical simulation, the range-frequency representation of a vector field exhibits an interference structure qualitatively similar to that of the corresponding pressure field but, being quantitatively different, provides additional information on the waveguide, especially through the vertical component. For the range-frequency representation, physical quantities that can better exhibit the interference characteristics of the wavegaide are the products of pressure and particle velocity and of the pressure and pressure gradient. An image processing method to effectively detect and isolate the individual striations from an interference structure was reviewed briefly. The representation of the vector impulse response was discussed according to two different measurement systems, also known as particle velocity and pressure gradient. The vector impulse response representation can not only provide additional information from pressure only but even more than that of the range-frequency representation. 展开更多
关键词 acoustic waveguide vector field range-frequency interference structure striation processing impulse response normal mode
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