超声频谱分析中应用自适应学习网络技术进行缺陷自动鉴别的研究

超声频谱分析是把频谱分析用于超声检验的技术，本文介绍了自行设计的超声频谱分析系统和研究开发的对频谱与缺陷作出相关分析的计算机程序，超声频谱分析系统中，研制了超声频谱探伤装置，以微机作为基本工具，利用步进采样技术对缺陷回波进行采样，通过软件进行快速傅里叶变换，获得频谱信号，然后，应用非线性自动增长的自适应学习网络技术，实现了对缺陷的自动鉴别，对有尖锐边缘与平滑边缘的两类人工缺陷所作的定性分析与横孔直径的定量分析都获得了较好的结果。     

基于主成分分析的汉语连续语音切分算法

连续语音切分是汉语连续语音识别中的一项重要技术。本文将通常用于图像处理的主成分分析(PCA)方法引入汉语连续语音切分领域,目的是通过PCA,降低语音帧之间的频谱相关性。再利用相邻语音帧特征构成的三维子空间的大小,实现连续语音切分,取得了不错的切分效果。     

图像复原算法的频谱恢复特性分析研究

基于高斯函数假设的频谱分析方法,对逆滤波法、约束最小平方滤波法和最大似然法等三种图像复原算法的频谱恢复特性进行了实验和分析。假设光学传递函数H和图像频谱函数G为高斯函数,利用方差和方差比作为频谱宽度的分析评价指标,这是一种新的基于图像复原方法的频谱恢复特性分析法。在实验分析中,对H和G曲线设定两组方差,分为无噪声和有噪声两种情况,计算出各种算法的频谱曲线■及其方差和方差比。对由曲线图和数据给出的定性和定量结论进行了分析。     

基于高斯函数假设的图像频谱恢复特性分析方法

为了对图像复原算法频谱恢复特性进行分析和评价,提出了一种基于高斯函数假设的分析新方法。该方法假设光学传递函数H和退化图像频谱函数G为高斯函数,采用方差以及提出的方差比作为频谱宽度指标,对图像复原算法的频谱恢复特性进行定量分析和评价。分析中对H和G曲线设定两组方差,分无噪声和有噪声两种情况,计算出约束最小平方滤波法(CLS)和最大似然法(PML)等图像复原算法复原的图像频谱曲线及其方差和方差比,采用计算结果对复原算法进行定量的分析和评价,获得良好的效果。分析指出,最大似然法的频谱外推能力和噪声抑制特性均明显好于约束最小平方滤波法。对两种算法的分析评价实验表明,高斯函数假设分析方法是一种简便有效的图像频谱恢复特性分析方法。     

全局谱参数下的耳语说话人状态因子分析

提出了全局谱参数下的耳语说话人状态因子分析方法。首先,根据耳语听辨实验结果,提出导入唤醒度-愉悦度因子对说话人状态进行三级度量;其次,提取耳语音正弦模型、人耳听觉模型下的谱参数,结合其他短时频谱参量,进行轨迹跟踪并计算各参数的全局统计变量,作为特征参数来实现耳语说话人状态的分类。实验结果显示,正弦模型及人耳听觉模型的全局谱参数可将耳语说话人状态因子分类系统的准确率提高至90%。该分类方法及状态因子描述方案提供了耳语音说话人状态分析的有效途径。      

基于多采样率的复合频率信号频率计设计

研究一种20 Hz～20 kHz双频复合频率的信号频谱在工程技术领域中具有重要应用意义;在对复合频率信号频谱理论分析的基础上,采用了一种多采样率计算复合频率信号频谱的方法,该方法在采用高采样率采集样本进行FFT变换频谱预估计的基础上,利用降采样率的方法再进行一次FFT变换频谱分析,然后结合频谱混叠时信号的频域特征利用预估计的频谱信息计算出高分辨率的频谱信息;该方法计算量适中,可以满足实时性要求;利用TI公司的TMS320F28234 DSP作为处理器构建了一个复合频率信号频率计,可以采集输入的复合频率信号并进行多采样率的频谱分析,经测试该频率计可以实时发送复合频率信号的频谱信息到上位机,频率分辨率达到2 Hz。     

短时频谱通用背景模型群联合韵律的年龄语音转换

提出一种短时频谱通用背景模型群与韵律参数相结合进行年龄语音转换的方法。谱参数转换方面,同一年龄段各说话者提取语音短时谱系数并建立高斯混合模型,然后依据语音特征相似性对说话者进行聚类,每一类训练一个通用背景模型,最终得到通用背景模型群和一组短时频谱转换函数。谱参数转换之后再对共振峰进一步微调。韵律参数转换方面,基频和语速分别建立单高斯和平均时长率模型来推导转换函数。实验结果显示,提出的方法在ABX和MOS等评价指标上比传统的双线性法有明显的优势,相对单一通用背景模型法的对数似然度变化率提高了4%。这一结果表明提出的方法能够使转换语音具有良好目标倾向性的同时有较好的语音质量,性能较传统方法有明显提升。      

用光学频谱仪测量几种典型图像的频谱

利用空间频谱分析仪对不同光学图像进行频谱分析。     

CZT和ZFFT频谱细化性能分析及FPGA实现

快速傅里叶变换在信号的频谱分析中应用广泛,而在工程实际中往往只对信号频谱中一段区间感兴趣,需要对频谱进行细化分析。常用的频谱细化方法有线性调频Z变换(Chirp-Z Transform, CZT)算法和基于复调制的细化(Zoom-FFT, ZFFT)算法,在给出了两种频谱细化方法的计算流程后,通过MATLAB仿真说明两种算法都能提高信号频率的测量精度,最后给出了这两种算法在FPGA具体工程实现中的实现步骤。     

基于泽尼克多项式进行面形误差拟合的频域分析

获得泽尼克多项式的频谱信息是正确利用该多项式进行误差拟合的关键。推导出了泽尼克多项式的傅里叶变换公式,在频域中分析了不同阶数该多项式的径向频谱信息和幅角频谱信息,得到了有限项泽尼克多项式能够有效表达面形误差的最大径向空间频率和角频率。基于频域分析理论,利用泽尼克多项式对不同口径局部误差进行了拟合,并利用齐戈（Zygo）干涉仪对带有不同面形误差的光学元件进行了试验分析。结果表明,当误差的径向空间频率或角频率超出泽尼克多项式所能表达的频谱范围时,拟合误差迅速变大。