基于FVQMM的说话人识别

为了克服传统VQ与GMM说话人识别的缺点,提出了一种新的FVQMM说话人识别方法。该方法综合了VQ、GMM和模糊集理论的优点。通过用模糊VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果表明该方法是有效的。     

复高斯子波及其起始尺度分析

用于小波分析的各种小波中,复高斯子波是一类特殊而重要的小波,作者先研究了复高斯子波的基本性质,接着简述了连续小波变换数值实现中复高斯子波起始尺度确定的基本原理,最后分析出均匀点格采样时连续小波变换数值实现中复高斯子波起始尺度的最佳取值.理论分析和计算结果表明：复高斯子波是一类对称的、有n阶消失矩及良好时-频局域化特性的小波,可广泛用于故障诊断,数据压缩,信噪分离等场合.同时,复高斯子波起始尺度的确定为信号复高斯子波分析的工程实现和理论研究解决了难题.     

高斯型光脉冲在色散管理光纤系统中的传输控制

本文从描述超短光脉冲在光纤中传输的高阶非线性薛定谔方程入手,使用傅立叶变换的分裂算符法,通过计算机模拟,研究了高斯光脉冲在色散管理光纤系统中的传输特性.在此基础上,我们数值考察了高斯光脉冲在加入随机噪声后传输的稳定性以及脉冲间的相互作用.此结果有助于在理论上研究短脉冲在光纤中的传输,并且可对实验进行指导.     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。