自适应多通道双L型麦克风阵列声源定位算法

针对室内环境中麦克风阵列声源定位算法抗噪声和混响能力不强、定位估计精度低等问题,提出了一种基于自适应多通道双L型麦克风阵列的室内声源定位算法。在单源多元混响模型下,采用归一化多通道频域最小均方算法,估计了不同阵元的冲激响应并计算了时延;由惩罚函数对频谱能量进行了修正,提高了抗噪声能力、避免了信道估计恶化;采用滤波器长度限制法,提高了抗混响能力;利用双L型麦克风阵列结构进行室内声源定位,提高了定位精度。实验表明,在室内环境下,文中算法具有较强的声源定位性能,且能满足实际要求。

路径聚类融合USTU的自适应多通道生物特征识别研究

针对当前生物特征识别系统中没有对模板进行定时更新的问题,提出了一种生物特征识别系统中的模板更新方法。首先描述了自升级和共升级算法;然后利用基于路径聚类的方法完成自更新和共更新性能的理论分析;最后提出了路径聚类融合非监督模板更新算法。在大型DIEE多模式数据集平台上的实验结果表明,该方法能够对生物识别系统中的模板进行有效更新,此外,通过仿真模型表明,共更新的性能优于自更新的性能。

多通道自适应陷波滤波器组设计及性能分析

通过对多个单频自适应陷波滤波器的组合,得到了多通道自适应陷波滤波器,推导了其并联和级联结构的传递函数,分析了单通道、并行多通道和串行多通道3种滤波器的工作特性,并比较了它们的滤波性能.仿真结果表明,多通道自适应陷波滤波器既可有效抑制宽带噪声,又可同时完成对多个不同频率正弦波的提取;增设陷波通道可以去除正弦干扰,避免包络波动.另外,串行多通道陷波滤波器更适合单通道接收的情况,而并行多通道陷波滤波器则适用于多通道接收的场合,具有较大的实用价值.

基于多通道联合自适应处理的微下击暴流中心风速估计方法

针对机载气象雷达下视探测微下击暴流时,有用气象信号会淹没在强杂波背景中的问题,该文提出一种基于多通道联合自适应处理的、能够用于分布式气象目标中心风速估计的降维处理器结构。该处理器通过前置的窄带多普勒滤波将全空时杂波局域化为特定多普勒通道下的定向有源干扰,然后在空域逐多普勒通道进行自适应处理,最后利用频率质心法求取中心风速估计。仿真结果表明,在强杂波背景下,所提方法可以获得较为精确风场速度估计结果,由于采用了降维结构,较最优处理器在运算量上有了明显减少。

基于多通道自适应自回归模型脑-机接口系统特征的提取

背景:由于脑电图信号的非平稳特性,脑-机接口系统至今仍然没有走出实验室,制约脑-机接口实用的主要原因之一是由于被试生理或心理状态的干扰下,脑电特征信号动态变化,难以得到稳定可靠的分类特征。目的:观察动态提取基于左手、右手和脚3种运动想象时的脑电信号分类特征,提高在线脑-机接口系统分类准确率和反应速度。方法:共有3位自愿受试者参加了实验,按照屏幕上的提示分别想象左手、右手和脚3种运动,对采集到的脑电图信号,首先通过带通及拉普拉斯滤波,去除眼电等干扰;其次提取改进的多变量自适应自回归模型模型参数作为分类特征;最后与传统的自适应自回归模型和自回归模型方法进行了比较。结果与结论:结果表明改进的多通道自适应自回归模型算法能够比较稳定的提取出对应左手、右手和脚的分类特征,有利于进一步改进在线脑-机接口数据分析算法的自适应能力,促进脑-机接口系统的实际应用。

单通道与多通道自适应方向性麦克风助听器对正常成年人噪声下言语识别率的影响

目的比较噪声环境下单通道和多通道自适应麦克风助听器的指向性对正常成年人言语识别率的影响。方法30例(60耳)正常青年人(男、女各15例)分别双耳配戴Diva9(单通道自适应麦克风指向性模式)和Inteo9(多通道自适应麦克风指向性模式)耳背机,在不同信噪比的动态噪声漫射声场中进行言语识别率测试,对助听效果进行评估。结果单通道自适应方向性麦克风(Diva9)及多通道自适应方向性麦克风(Inteo9)L50值[达到50%言语识别率所需的信噪比(dB)]分别为0.63和-4.63dB,两者比较差异有显著统计学意义(P<0.001)。结论自适应方向性麦克风系统的多通道极性最优化模式可显著提高配戴者的言语识别能力。

一种用于水声相干通信系统的自适应均衡算法

多通道判决反馈均衡器(MC-DFE)是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰(ISI)的主要手段。为了减少多通道数据处理的复杂性、优化算法、提高算法精度,该文提出了自适应自最优预合并多通道判决反馈均衡算法。该算法将快速自优化LMS分集合并(FOLMSDC)算法、快速自优化LMS(FOLMS)算法和快速自优化LMS相位补偿(FOLMSPC)算法有机地结合在一起,使用统一的误差信号,按照最小化均方误差(MMSE)准则调节各部分的系数,从而实现均衡器性能的全局最优。仿真试验和湖上试验对该算法的性能进行了分析。实验结果表明,该文提出的算法可以进一步减少运算量,提高通信系统的接收性能,算法性能优于已有算法。

基于M-CAP的三维空时自适应降维算法

针对机载雷达的三维空时自适应处理(3DSTAP)存在运算量大和采样数目要求高的问题,提出了一种基于多通道联合自适应处理(M-CAP)的三维空时自适应降维算法,即,先对接收信号进行时域滤波,然后选取被检测通道与其多个相邻通道为一组,进行双迭代自适应降维处理。由于充分利用相关域的信息,迭代求解两个低维的权向量,从而降低了计算复杂度和采样要求。基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性和稳健性。

多通道连续头相关传输函数的测量

头相关传输函数(HRTF)是虚拟声研究的重要参数,在沉浸式语音交互中有广泛的应用.在很多应用中常常需要高密度HRTF数据,而高密度HRTF的测量是一件十分费时繁琐的工作.采用自适应滤波器和连续转动方式测量高密度HRTF是一个有效途径.本文提出了基于广义多通道频域自适应滤波器的多通道连续HRTF测量方法,该方法适用于快速多通道系统辨识.实验表明,在不同的系统噪声、环境噪声以及不同转速情况下,本文方法比传统的归一化最小均方测量方法效果更好,测量误差显著降低.

水下单边带语音多通道增强技术

船舶噪声是影响水下语音通信质量的主要因素。为了提高单边带语音信号的信噪比和语音质量,采用多通道自适应增强算法对语音信号进行研究。该算法运用自适应信号增强技术,具有运算量小、易实时实现、消噪效果显著等优点,并且能够有效利用不同换能器接收到的信息。从理论上对该算法进行了分析,并结合海试数据进行验证。结果表明,低信噪比、非平稳噪声环境下,该算法有效抑制了接收信号中的尖锐噪声,并且当系统收敛时,使其趋于白化,明显提高了系统的输出信噪比,显著改善了语音质量,在性能上明显优于传统的信号相干叠加算法。

基于卡尔曼滤波的低复杂度去混响算法

在电话会议、智能音箱等应用场景下,传声器往往处在声源的远场。混响信号的存在会掩蔽后续到达的直达声信号,降低传声器接收信号的语声质量以及语声识别系统的准确识别率。多通道线性预测算法是一种经典的盲去混响算法,但该算法往往具有较高的计算复杂度。该文提出了一种简化的卡尔曼滤波更新算法,通过对角化卡尔曼滤波器状态向量误差协方差矩阵,降低了自适应多通道线性预测去混响算法的复杂度。通过与现有分块对角简化算法对比发现,该文提出的简化算法在保证语声质量的同时,进一步降低了原卡尔曼滤波算法的复杂度。

基于局部方向场的指纹褶皱检测

褶皱是指穿过指纹脊线和谷线的不规则条纹。由于年龄增长、体力劳动、意外事故等,指纹中会产生褶皱。褶皱的存在将在指纹识别中引入伪特征点,降低指纹识别系统的可靠性。本文提出一种基于局部方向场的自适应多通道滤波算法,并在该算法基础上建立了一种多分辨率的褶皱检测框架。实验证明,该算法检测结果准确;与现有算法相比,算法架构简洁、效率更高,可以很好地解决指纹中褶皱检测问题。

基于滤波器组的MCAF噪声对消语音增强

在自适应噪声对消语音增强系统中,为了更好地加快自适应收敛速度,又不增加系统的计算复杂度,同时达到较好的增强效果,提出基于滤波器组的多通道自适应滤波(MCAF)语音增强;给出分析滤波器组与综合滤波器组的原型滤波器设计的具体方法。自适应滤波部分采用经典的LMS算法,同时结合多通道自适应滤波(MCAF),实现对含噪语音的处理,以达到增强效果。实验结果表明,相对于传统的子带LMS算法,基于滤波器组的多通道自适应滤波具有更好的性能,且加快了计算速度。

转子断条与静态偏心复合故障诊断方法

为了探究笼型异步电动机中,转子断条和静态偏心两种故障的影响因素和耦合规律,提高转子断条与静态偏心复合故障识别的准确率,基于多通道自适应陷波和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两种算法对转子断条与静态偏心复合故障进行诊断分析。首先采用自适应陷波技术滤除定子电流中的工频及奇次谐波,再对信号进行EEMD分解获得若干固有模态分量(intrinsic mode function,IMF)。然后对IMF分量进行包络分析,解调出故障特征频率,甄别故障类型。实验结果表明,该方法对转子断条与静态偏心复合故障能够准确识别。

轻量级多信息图卷积神经网络动作识别方法

针对如何在保持低参数量和低计算量前提下构建高性能模型的问题,提出一种轻量级多信息图卷积神经网络(LMI-GCN)。LMI-GCN通过将关节坐标、关节速度、骨骼边、骨骼边速度四种不同信息编码至高维空间的方式进行信息融合,并引入可以聚合重要特征的多通道自适应图和分流时间卷积块以减少模型参数量。同时,提出一种随机池数据预处理方法。在NTU-RGB+D120数据集上与基线方法SGN(语义引导神经网络)相比,在两种评估设置cross-subject和cross-setup上提高5.4%和4.7%。实验结果表明,LMI-GCN性能高于SGN。