利用相空间重构时间延迟特性进行语音音质分析

在简要分析相空间重构时间延迟计算方法的基础上,利用复自相关时间延迟计算方法进行了语音信号相空间重构时间延迟的计算分析,通过对比不同信噪比下复自相关-时间延迟曲线,提出了利用时间延迟参数进行语音音质评估的方法,利用BP网络对大量试验数据进行建模,通过统计分析认为该方法具有一定的可行性。     

一种混沌映射的相空间去噪方法

对于混沌映射来说,它们的频谱比混沌流的频谱更广阔,与噪声频谱的重叠率更高,所以混沌流的去噪方法对它们并不适用. 在半盲分析法的框架下,混沌系统的参数估计问题终将归结为最小二乘估计问题. 本文从最小二乘拟合的角度出发估计混沌映射的演化参数,进而通过相空间重构以及投影操作,实现对观测信号的噪声抑制. 实验结果表明,该算法的去噪效果优于扩展卡尔曼滤波器（extended Kalman filter,EKF）和无先导卡尔曼滤波器（unscneted Kalman filter,UKF）,并且能够较大程度地将信号源的混沌特征量还原. 关键词： 混沌 噪声抑制 相空间重构 投影     

一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌检测方法

由于混沌时间序列和随机过程具有很多类似的性质, 因而在实际中很难将两者区分开来. 混沌信号检测与识别是混沌时间序列分析中一个重要的课题. 混沌信号是由确定性的混沌映射或混沌系统产生的, 相比于高斯白噪声序列, 其在非完整的二维相空间中表现出更加丰富的结构特性. 本文通过研究混沌时间序列和高斯白噪声序列在非完整二维相空间中的分布特性, 利用混沌信号的非线性动力学特性, 提出了一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌信号检测方法. 该方法首先由接收序列得到非完整的二维相空间, 基于第一维分量大小关系实现对第二维分量的置换与分组, 进一步求得F检验统计量. 然后利用混沌系统的局部特性, 获取非完整二维相空间的动力学结构信息, 实现对混沌序列的有效检测. 在高斯白噪声条件下对多种混沌信号进行了信号检测的数值仿真. 仿真结果表明: 相比置换熵检测, 本文所提算法所需数据量小、计算简单以及具有更低的时间复杂度, 同时对噪声具有更好的鲁棒性.     

相干态在参数量子相空间的两维正态分布

把量子力学与数理统计的正态分布联系起来进行初步的尝试.用数理统计的观点和有序算符内的积分技术研究相干态,指出在依赖一个实参数k的量子化方案中,相干态|z??z|在相空间呈现出以(q,p)为随机变量的两维正态分布,z=(q+ip)/√2.两个随机变量的相关系数为ik.在k=±1的参数相空间中,|z??z|分别表现出P排序(P在Q左)和Q排序的形式(Q在P左),而在k=0的参数相空间中,|z??z|表现出Weyl排序的形式.在P排序和Q排序的情况下,量子算符|z??z||z=(q+ip)/√2的经典对应函数中随机变量(q,p)是关联的,只有在Weyl对应时,随机变量(q,p)是独立的.也就是说,算符的Weyl排序有利于其经典对应的随机变量解脱关联.     

两种实用的相空间重构方法

研究了目前流行的几种相空间重构技术,分析了它们存在的不足,在此基础上提出了两种适合于不同情况下的重构方法,并初步分析了它们重构的质量.在仿真实验中,由于两种方法都运用了小波降噪技术而具有一定的降噪能力,同时还可以看出第一种方法比第二种方法好.因此,在通常情况下,可以用第一种方法对信号进行重构.而在工程应用中,如需要重构的嵌入维较小时,可用第二种方法来对信号进行重构 关键词： 混沌 相空间重构 最大李雅普诺夫指数     

基于数据融合的多变量相空间重构方法

针对单变量时间序列和多变量时间序列相空间重构所存在的问题,提出一种新的多变量融合的相空间重构方法. 通过Bayes估计理论,将多变量在同一相空间中进行相点的最优融合,得到了更为理想的融合相空间. 应用所提出的方法对Lorenz系统及耦合Rssler系统进行了多变量融合的相空间重构. 通过多变量重构图与单变量重构图的比较,发现基于数据融合的多变量相空间重构图包含了所有单变量相空间重构图的重要信息,使重构的相空间更加完备,较全面地反映出吸引子的全貌信息. 最后应用该方法对转子油膜涡动故障得到的多变量时间序列 关键词： 多变量时间序列 相空间重构 数据融合 Bayes估计     

基于机器学习的束团横向相空间测量

理论上,使用断层扫描技术可以得到真实的横向相空间分布。但是想要更加精确地了解分布的细节,需要解决旋转角度范围受限和投影数目不足的问题。针对这两个问题,提出了在混合域处理的神经网络模型,即组合地在正弦域和断层域分别使用插值和去除伪影神经网络。在简单地测量束线以及投影数目比较少（7个）的情况下,该网络模型也能高质量地重建束团横向相空间分布。并且,由于选择旋转角度的方式和归一化相空间无关,因此,无需测量Twiss参数。采用该方法测量束团横向相空间,一定程度提升了重建质量,简化了测量的方式。     

激光雷达干扰效果评估方法研究

研究了光电干扰对测距和跟踪测量激光雷达干扰效果的评估方法.在深入分析激光雷达光电干扰机理的基础上,提出了相应的干扰效果评估准则.对激光测距机的距离欺骗干扰效果采用测距误差-干扰成功率准则或准测率准则定量评估,对测距机的激光盲干扰效果依据盲激光对测距准确度、测距功能的影响程度进行评估.对于跟踪测量激光雷达,根据实施干扰后其跟踪误差是否超出正常跟踪准确度的三倍判定一次干扰是否有效,再依据多次试验的干扰成功率的大小评估干扰效果.     

基于CT算法的束团横向相空间测量

精确测量束团的发射度和横向相空间, 在高亮度电子束的产生和应用中具有重要意义. 传统测量方法在测量发射度时需要对束团在相空间内分布进行初始假设, 且只能给出相椭圆的twiss参数;基于CT(computerized tomography)算法的束团横向相空间测量方法无需先验假设, 能给出粒子在相空间内的真实分布, 测量结果更为精确. 介绍了基于CT算法的束团横向相空间测量的原理和初步实验结果, 并与四极透镜扫描法测量的结果进行了比较.     

混沌时序相空间重构参数确定的信息论方法

根据信息论基本原理，研究了混沌时间序列相空间重构参数延迟时间和嵌入维数的选取.提出了用符号分析的方法计算互信息函数，确定出延迟时间，在此基础上，提出了一种估计嵌入维数的信息论方法，即根据重构向量条件熵随向量维数的变化关系来确定嵌入维数，通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证，结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数. 关键词： 混沌 相空间重构 互信息 条件熵 符号分析     

一种基于信息理论的高动态范围图像评价方法

高动态范围图像(high dynamic range image)指的是扩大了景物可分辨的光照范围的图像。在HDRI成像中动态范围是难以量化测量的,必须将对动态范围的计算转化为其它易于计算的像质评价函数。HDRI图像的像质评价和普通图像的像质评价存在着较大不同。比较了几种像质评价的方法后,提出了利用图像的熵作为标准进行高动态范围成像评价的方法。利用一种自然图像的概率模型对图像的熵与成像动态范围之间的关系进行了数值模拟,得到了具有普遍意义上的理想成像动态范围的计算公式,公式指出了对自然景物完善成像所需的最大动态范围;给出了图像熵与动态范围之间的关系。利用这种关系可以经由计算图像的熵来对系统的动态范围特性做出评价。这种评价方法在指导高动态范围成像系统的设计,以及高动态范围成像系统的测试中将发挥重要的作用。     

连续激光干扰效果评估方法北大核心CSCD

采用改进后的图像相关度计算方法,在精确配准干扰前后图像的基础上,以像素为单位计算图像相关度,根据人眼识别效果在评估前确定干扰阈值,计算图像有效干扰像元统计值,定量描述激光干扰效果;开展多波段激光干扰成像系统试验,采集不同干扰功率下的激光干扰图像,评估干扰效果。结果表明,该方法能精确识别图像局部变化,客观反映图像质量变化,对各波段不同功率下的激光干扰成像图像给出科学评估结果,对单对图像的处理速度优于s级,具有一定的工程应用价值。     

A mechanism leading to q-power law distribution due to the inhomogeneity of phase space in the self-gravitational system

One mechanism leading to the q-power law distribution has been proposed in the self-gravitational system. The friction force in the stochastic process may be nonlinearly relevant to the momentum of particle, whose friction coefficient can be expressed as the function of the kinetic energy of the particle. The correlation strength of noises is inhomogeneous in the such system, maybe due to the strength of gravitational field. This implies that the gradient of correlation strength is the function of gravitational force. With the Taylor?s low order approximation, the stationary solution of the two-vector variable Fokker–Planck equation is the power law form in self-gravitational system. This Letter also verifies that the neutrino flux deviation from the theory value in the solar core is due to the same mechanism.     

A simple quality evaluation method of binary images based on Border Distance

An objective quality evaluation method of binary images is proposed. A new distance measurement, Border Distance, is designed to show the location effects of modified pixel. The quality evaluation of binary image based on Border Distance considers the image resolution and the Border Distance between the modified pixels and the border. Experimental results show that the proposed method well matches the human visual perception.     

基于图像内容视觉感知的图像质量客观评价方法

图像质量客观评价在图像和视频传输、编解码以及服务质量中起着非常重要的作用.然而现有的方法往往没有考虑图像内容特征及其视觉感知,使得其质量客观评价与主观感知结果存在一定的差距.基于此,本文结合图像内容的复杂性特征和人眼的掩蔽特性、对比敏感度特性以及亮度感知的非线性特性,提出了一种基于人眼对图像内容感知的图像质量客观评价方法.该方法首先结合亮度感知的非线性模型将图像进行转换,得到人眼感知强度图;再分别以人眼对比敏感度值和图像局部平均对比度值作为权重因子对强度求和,以求和的数据信息作为人眼感知图像的内容,并构建图像感知模型;最后以此模型分别模拟人眼感知参考图像和失真图像,并计算二者的强度差,以强度差为评价分数的基础构建图像质量客观评价模型.采用LIVE,TID2008和CSIQ三个数据库中的共47幅参考图像和1549幅测试图像进行仿真实验,且与SSIM,VSNR,FSIM和PSNRHVS等典型的图像质量客观评价模型进行对比分析,同时探讨影响图像质量评价的因素.结果表明:所提方法的评价分数与主观评价分数的Pearson线性相关性系数和Spearman秩相关系数值比SSIM的评价结果均有一定程度的提高,提高幅度分别平均为9.5402%和3.2852%,比PSNRHVS和VSNR提高幅度更大.综合以上表明:所提方法是一种有效可行的图像质量客观评价方法;同时,在图像质量客观评价中,考虑人眼对图像内容的感知和复杂度的分析有助于提高图像质量主客观评价的一致性,评价精度可得到进一步的提高.     

一种改进的DNN-HMM的语音识别方法*

针对深度神经网络与隐马尔可夫模型(DNN-HMM)结合的声学模型在语音识别过程中建模能力有限等问题,提出了一种改进的DNN-HMM模型语音识别算法。首先根据深度置信网络(DBN)结合深度玻尔兹曼机(DBM),建立深度神经网络声学模型,然后提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)和对数域的Mel滤波器组系数(Fbank)作为声学特征参数,通过TIMIT语音数据集进行实验。实验结果表明:结合了DBM的DNN-HMM模型相比DNN-HMM模型更具优势,其中,使用MFCC声学特征在词错误率与句错误率方面分别下降了1.26%和0.20%。此外,使用默认滤波器组的Fbank特征在词错误率与句错误率方面分别下降了0.48%和0.82%,并且适量增加滤波器组可以降低错误率。总之,研究取得句错误率与词错误率分别降低到21.06%和3.12%的好成绩。     

An objective quality assessment method for bit-reduction coding of wideband speech.

This paper proposes a new objective quality assessment method for bit-reduction coding of wideband speech taking into account the masking effect of quantizing noise. First, this paper analyzes the reliability and sensitivity of the speech quality assessment method, based on a paired-comparison test with a modulated noise reference signal, for the bit-reduction coding of high-quality wideband speech. Then, the perception of quantizing noise is studied using speech with noise synthesized similar to the quantizing noise. The detection of quantizing noise is found to be influenced by masking by the source signal. This leads to a new method of objectively estimating the quality of coding speech by multiple regression analysis. The factors for the estimation are segmental signal-to-noise ratio, spectrum envelope distance between source signal and quantizing noise, and the similarity of the noise power envelope to the source signal in the time domain. This estimation method is applied to the parameter optimization of wideband coding systems.     

基于自适应阈值的齿轮干涉图像前景区域提取方法

齿面物体像灰度法是激光移相干涉测量中提取齿轮干涉图像前景区域的重要方法之一,针对该方法因人工设定阈值且忽略不同图像边缘特征从而导致的测量效率及精度受限问题,提出了一种基于自适应阈值的齿轮干涉图像前景区域提取方法。首先分析齿轮齿面形貌特征与各边缘顶点差异,对图像进行区域划分;然后根据边缘灰度变化规律通过邻域窗口筛选合格像素点并获取掩模结果,实现前景区域提取;最后根据5类图像评价指标分别对4组算法分割结果与传统方法分割结果进行数据对比。结果表明：算法在实现图像自动处理的基础上与参考结果匹配精确度提升约3.5%～4.5%,PRI(probabilistic rand index)提升约3%～4%,VOI(variation of information)提高约15%～25%,GCE(global consistency error)降低约2.5%～3.5%,最终相位信息准确度提升9μm～15μm。结果符合精度要求,该方法可广泛应用于齿轮干涉图像前景提取中。     

一种基于音素模型感知度的发音质量评价方法

为了提高发音质量判别精度,提出了一种基于音素模型感知度的发音质量评价方法。它采用不同语音样本集合下样本声学特征的对数后验概率期望差作为音素模型对变异发音的感知度,并以此为基础,生成各音素对应的识别模型候选集。实验表明,所提出的方法使语音识别网络候选音素模型集合尺寸减少约95%;在非母语语音数据库上,该方法评分与人工专家打分相关性为0.828,基于该方法得到的声韵母错误检出率为70.8%,声调错误检出率为42.5%,均优于其它方法。