基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应

本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入到本征音子说话人自适应,通过调整权重因子控制模型的复杂度,并通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现;最后将稀疏组LASSO约束的自适应算法与当前多种正则化约束的自适应方法进行比较。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入稀疏组LASSO约束后,本征音子说话人自适应方法的性能得到了明显提高,且稀疏组LASSO约束方法优于l1、l2和弹性网正则化方法。     

基于分类线性加权的源-目标话者声音转换算法的研究

源-目标话者的声音转换是一种变换说话人声音特性的技术,它将源说话人的声音转换成另一个指定的目标说话人的声音.对源话者声道谱特性的修改是声音转换的关键之一.为了克服一般分类线性转换算法中分类不准确所带来的误差,本文引入了分类线性加权转换的策略,根据不同子类的转换函数对谱特性的贡献,赋予不同的加权系数,给出了一种基于GMM后验概率加权的线性转换算法.在微软汉语普通话语音数据库上做的四组对比实验表明,该算法在谱转换性能上均有不同程度的提高.     

指纹图像特征点提取算法研究

为了将指纹纹理中的有效信息提取出来,通过指纹图像预处理和特征点提取两个步骤,提出了一种指纹图像的特征点提取算法。图像预处理主要包含图像增强、二值化、细化,而特征点提取则采用模板搜索提取法。最终通过MATLAB GUI系统将采集的指纹图像进行处理,在用户界面内显示图像处理结果以及特征点提取结果,说明该设计很好地实现了算法目的,并且具有很好的稳定性和扩展性。     

改进单纯形法的简易算法研究

改进单纯形法的每一步都需要求解基矩阵的逆矩阵,而且与单纯形法不同的是,求解逆矩阵使得其不能使用表上作业法,求解过程繁琐、冗长,不易理解,且不可在计算机上直接求解。本文提出改进单纯形法的表上作业法,且对于初始可行基的求解方法进行改进,使得其可以在计算机上进行,过程直观,计算简便,较两阶段法以及大M法计算量少,数据所占据的内存量要少的多。     

点云与CAD模型配准预处理技术的研究

文章提出了点云数据与CAD模型配准的三个预处理步骤：点云噪声过滤,CAD模型点云化和数据重采样。采用张量投票算法对原始点云数据过滤噪声,选用STL格式将CAD模型离散为点云格式,在CAD模型点云化和点云噪声过滤后,基于八叉树数据对两个数据集进行重采样,获得一个通用的解决方案。实验结果验证了文中算法的有效性。     

基于圆周投影匹配的电子稳像技术研究

图像不稳定的实质是摄像系统的光轴与目标之间存在无效的相对运动,其中包括平移运动和角运动.传统的结构化模板只能在序列间存在小角度的情况下有效,对大角度旋转的图像则无能为力.为了实时地稳定摄像系统的输出视频序列,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法.将分块的Harris算子用于特征提取,并提出利用归一化圆周投影的特征匹配算法来解决图像大角度旋转的问题.仿真和实验证明了该方法不仅能有效地实现帧间平移运动的补偿,而且还可对大角度的旋转运动进行补偿.     

MC-CDMA系统中基于DFT的信道估计改进算法研究

LS信道估计算法运算量小,实现简单,但估计值对噪声影响敏感,算法精度低。为降低噪声对精度的影响,文章提出一种新的基于DFT的LS信道估计改进算法。该算法利用并行PN序列信号特性,通过时延点信息获取算法得到多径信道的时延点信息,并在改进的信道估计算法中利用此信息,最大程度地抑制噪声。仿真结果表明,与现有的基于DFT的LS改进算法相比,本算法可进一步提高估计精度,在低信噪比条件下性能更好。     

基于TMS320C6711 DSP的红外热成像非均匀性校正技术

阐明了应用DSP来处理热图像的基本电路。分析了非均匀性产生的原因,并根据非均匀性校正数学模型,在DSP图像处理平台上运行非均匀性校正算法,使得红外热图像成像质量获得了明显的提高。     

一种多天线智能谱感知方法研究

频谱感知和多天线分集合并技术是目前无线通信研究的热点.为了在复杂的信道衰落环境下实施有效的检测,融合多种检测方法是目前频谱感知技术的发展趋势.提出了一种基于匹配滤波器检测、能量检测和循环平稳检测的多天线合并智能频谱感知算法.通过建立高斯信道下二元假设检验模型,得出了总检测概率的封闭表达式.各种条件下的检测概率和检测时间的接收机工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)实验结果表明所提算法优于单天线的性能,有效地利用了分集技术并减小了信号瞬时波动,保证在衰落信道条件下也能得到较高的检测概率.这对发展新型频谱感知技术,促进认知无线电技术应用具有重要意义.