一种基于Burg谱估计和FFT的频偏估计方法

针对星间链路通信中常用的BPSK、QPSK、UQPSK和64QAM等调制信号的载波频偏估计问题,提出了一种基于Burg谱估计和FFT的通用频偏估计方法。采用Burg谱估计方法对信号进行粗频偏估计,补偿该频偏后得到含有较小残留频偏的信号;并进行改进的四次方非线性变换,去除调制信息;再利用FFT估计出较高精度的残留频偏值。仿真结果表明,该方法估计精度高、范围大。

语音增强：使用burg谱先验信噪比估计消除“音乐噪声”

针对谱衰减增强算法中存在的"音乐噪声"问题,提出一种新的估计先验信噪比的方法。文章深入分析了谱衰减算法中"音乐噪声"的产生原因和抑制机理,并基于对先验信噪比的平滑,准确性和分辨率三者之间的关系以及它们对增强算法的影响等方面的综合考虑,选择burg方法结合直接判决准则进行估计,从而得到更加接近于真实情况下的先验信噪比。实验证明,在最小均方误差(MMSE)和对数谱最小均方误差(LSA-MMSE)增强算法中使用文章提出的先验信噪比估计,可以有效抑制"音乐噪声",同时,语音失真也进一步降低。

现代谱估计法及应用效果

本文针对Burg谱估计法中存在的问题,讨论了改进Burg谱估计法和改进协方差谱估计法,以理论信号为测试对象,对不同谱估计法的应用效果进行了对比,结果表明:①Burg谱估计法分辨率明显高于Welch谱估计法,但Burg谱估计法存在明显的峰值偏移,改进Burg谱估计法几乎没有峰值偏移;②改进协方差谱估计法和Burg谱估计法都具有较高的分辨率,而前者的波峰较后者更明显、尖锐,对于短数据、信号频率差异较小的信号,前者具有更好的分辩效果,还能抑制谱线分裂和出现假谱峰等问题;③Itakura算法求得的反射系数大于或等于Burg谱估计法求出的反射系数,使得接收到的信号更接近于实际输入信号,因此可用Itakura算法替代Burg谱估计法。实际地震剖面去噪结果表明,以高分辨率谱估计方法为基础的信噪分离方法具有较好的去噪效果。

一种鲁棒自适应阈值的语音端点检测方法

针对基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能急剧下降的问题,提出了一种鲁棒自适应阈值的语音端点检测方法.采用表征较长时段语音谱平坦度的长时段语音谱平坦度特征,并融合Burg谱估计,与其他传统语音特征相比,提高了语音与噪声的区分度;能更准确地反映背景噪声特征,克服了固定阈值适应性较差的缺陷,从而更大程度上提高了检测的准确率.仿真结果表明,该方法在低信噪比及非平稳噪声下,检测准确率更高,说明该方法在低信噪比及非平稳噪声环境下鲁棒性更好.

LabVIEW和MTLAB混合编程在多普勒信号处理中的应用

为了解决多普勒信号由于受到周围环境影响而难以分析出其信号频率的问题,结合LabVIEW和MATLAB各自的优点,采用NI(National Instruments)公司的USB-6215数据采集卡和Burg谱估计算法在简易速度测试装置中进行混合编程。大量的测试结果证明了该方法的可行性。