基于匹配跟踪的感知梯度正弦建模方法

匹配跟踪作为一种自适应的信号分解算法,为语音和音频正弦建模提供了一个新的框架.分析了基于匹配跟踪的正弦建模过程以及感知加权匹配跟踪正弦建模算法,并在此基础上提出了感知梯度正弦建模方法.该方法结合匹配跟踪自适应的动态特征,利用心理声学模型计算当前合成信号的动态掩蔽阈值,以此为参考提取残差信号中感觉最明显的信号分量,从而最大限度地增加合成信号中的感知信息.在模型精度不高的情况下,该方法也能得到合成质量比较高的语音.实验表明,该方法更好地利用了人耳的听觉特性,建模结果更为合理、有效.客观的信噪比和主观试听测试都显示了所提出算法的合理性与优越性.

基于改进Prony算法的RFI抑制处理方法研究

研究了以正弦波建模为基础的超宽带合成孔径雷达(ultra wideband-synthetic aperture radar, UWB-SAR)抑制射频噪声干扰(radio frequency interference, RFI)的方法;详细研究了复噪声中正弦参数估计的统计性能,给出了模型中各参数估计的克拉美-罗限;分析了基于Prony法的准最优算法和迭代最大似然法2种参数估计方法,通过改进传统的Prony算法,改善了RFI信号参数的估计性能.最后,通过仿真实验,验证了所研究抑制算法的有效性.