生物武器攻击与生物战探测雷达

生物战是未来高技术战争的一种重要方式．生物武器攻击和防御都有自身的特点。根据生物战发展的趋势．对生物武器攻击和生物战雷达进行了阐述。     

微多普勒生物探测雷达技术研究

生物的微运动,例如人体肢体摆动以及呼吸和心跳运动,会对雷达入射电磁波产生微多普勒调制。通过对这些微多普勒调制回波信号的提取和分析,雷达能够实现对生物体微运动状态和生命特征的探测、测量和识别。文中首先对人体雷达回波微多普勒散射信号的理论模型进行了推导,然后对生物探测微多普勒雷达的实现和主要技术进行了分析和研究,最后对微多普勒生物探测雷达技术发展进行了讨论。     

高分辨率雷达探测

现代雷达正越来越多地使用高分辨率技术使复杂的目标成像,这种趋势必将会大大地提高探测性能。这是一项富有希望的技术。本文将探讨这一理论的指导思想及其实施时在技术上会遇到的许多困难,并提供实例对所能达到的雷达灵敏度增益进行定量评估。     

雷达信号及其监测研究

雷达（radar）是“无线电探测与定位（radio detecting and ranging）”的缩写，其基本任务是探测感兴趣的目标，测定目标的距离，方问、速度等状态参数。     

利用手机信号探测并区分飞机的雷达

澳大利亚国防科技组织（DSTO）正在研究多站无源相关定位（PCL）雷达区分飞机目标的潜能。雷达利用手机及其他辐射源信号来探测目标，利用回波的极化类型来区分多引擎轰炸机和商务班机，以防错误地击毁目标。     

被动探测中的信号检测技术研究

被动探测中,低信噪比下检测信号的方法备受关注。本文讨论基于总和的检测方法。采用该方法就能将信号和噪声在时域中区分开来,并能较精确地确定信号的起止时刻。该方法具有实时性好、检测概率高的特点。仿真结果表明这种方法切实可行。     

语音的端点检测处理技术

语音端点检测是语音识别过程中的一个重要环节,不同的端点检测方法对不同噪声的分辨能力不同。实际应用环境中的背景噪声主要为调谐噪声,传统能零积的方法对此噪声却无能为力,为了能有效去除调谐噪声,对能零积的方法做了改进,使用能量比过零率的方法,有效地去除了应用环境中的调谐噪声,并对普通白噪声也有同样效果。通过与MFCC倒谱进行比较,其检测概率与MFCC倒谱检测概率相同,而在实时性上能明显优于MFCC倒谱系数。     

一种稳健的语音信号检测方法

本文提出一和种基于谱相关技术的语音信号检测方法。该方法以信号幅度谱的自相关函数为基础,通过峰值检测来达到自动检测语音的目的。     

一种实时基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法迟延较大的缺点,本文提出了一种基音周期的实时检测算法.实验结果表明:该算法可在当前帧内实时提取精确的基音周期估计值,减少了传统的自相关基音检测算法因平滑处理而带来的编码迟延.     

噪声环境下语音信号的基音检测

研究和改进了一种基于归一化互相关系数的基音检测方法(NCCFPDA)。NCCFPDA算法利用归一化互相关系数、短时归一化能量和自适应门限来区分清/浊音和选取基音周期,计算量小,精度高。在NCCFPDA算法的基础上,采用动态规划的方法对检测出的基音周期进行平滑,并在噪声环境下与自相关法检测基音周期的检测结果进行了比较。实验表明NCCFPDA算法在基音轨迹的平滑和清/浊判别方面都具有令人满意的效果,能实现基音周期的鲁棒性检测。     

语音信号端点检测的程序实现

在孤立字识别中,精确地判别语言信号的起始点和终止点是相当重要的。确定出语音信号范围的方案可以用来减少大量非实时系统的计算和提高识别精确度。本文在利用语音的某些特征参数——短时平均幅度或能量和短时平均过零率的基础上,提出了利用上述特征参数进行语音端点检测的IBM/PC机实现程序。     

一种基于语音图信号处理的端点检测方法

本文通过将语音信号处理与图信号处理相结合,为语音样点构建出一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构,利用基于遗忘图拓扑结构的图邻接矩阵所定义的图傅里叶变换（Graph Fourier Transform, GFT）,研究语音图信号的图频域特性。并在此研究基础上,本文将基于自适应子带谱熵（Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy, ABSE）算法的端点检测方法拓展至图频域,设计了一种图自适应子带谱熵（Graph Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy, GABSE）算法。实验表明,本文所提出的基于遗忘图的GABSE算法可以使得语音段与非语音段谱熵差异更加显著,较传统ABSE算法端点检测及rVAD语音端点检测方法正确率提高了10%~20%,同时也验证了此语音遗忘图结构有效性。      

基于模糊技术的信号检测

本文从信号检测理论出发,针对基于假设检验的各种检测方法在非一致环境中检测信号的实际困难,将模糊分类技术应用于信号检测领域,利用模糊系统很强的对环境的自适应性,提出了一种基于模糊分类技术的检测方案。这种新的检测方案主要步骤包含：超立方体模糊子集的扩充、超立方体模糊子集间交叠程度判断和消除交叠等。文中对这种检测方案进行了理论分析,并在此基础上进行了相应的实验仿真工作。仿真比较结果表明,这种新的检测器对非平稳噪声中的信号检测是很有效的。     

红外成像信号检测技术

介绍了红外成像信号检测技术的发展及现状、二维混合红外焦平面阵列 (IR FPAs)的基本概念和单元结构 ,并结合 BDI和 CTIA两种读取电路对红外成像信号检测技术的工作原理进行了阐述。     

改进的独立分量分析在语音分离中的应用

对于自适应盲分离算法,选择步长参数以达到理想的分离性能是必要的。结合基于估计函数的可变步长自适应优化方法,提出了基于负熵的自适应算法,有效提高了算法的收敛速度,降低了算法性能对步长的依赖性。仿真实验证明了此改进算法具有较好的分离效果。     

超声波检测技术中的数字信号处理方法

当前科学技术的快速发展,使数字信息技术出现在了人们的生活前面,数字信号技术深入到了人们生活的方方面面,比如在超声波检测技术中,数字信号处理方法具有独特的优势,可以更好地满足现代超声技术发展的多样化要求.在新技术的发展下,新超声技术的出现将数字信号融入其中,可以降低对媒质特性的非接触测量的破坏,提升超声波检测技术的质量,...