语音处理与识别_胡光锐 【语言】：中文 【页数】： 332 【何人（公司）所著】： 胡光锐 【文件格式】： PDF 【文件原名】： print 语音处理与识别_胡光锐 【摘要或目录】： 1语音信号数字处理基础 2语音信号时域处理方法 3语音波形的数字编码 4短时傅里叶分析方法 5语音信号的同态处理 6语音信号的线性预测编码 7语音识别方法与系统 8语音处理与识别的其他方法
上传时间： 2013-12-21
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普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-05-31
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本文设计并实现了一种多超声信号融合处理系统，主要用于移动机器人超声测距导航。系统针对超声回波信号的特点，使用AT89C52 单片机对来自多个超声波传感器的微弱回波信号进行数字处理，并通过RS-
上传时间： 2013-07-14
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语音通信是人类通信的重要组成部分，伴随着数字通信技术和计算机技术的发展，特别是Internet的出现，基于因特网的数字语音通信技术得了到迅速的发展。由于设备、环境、人为操作等因素的影响，网络上传输的语音信号可能出现忽大忽小的情况，为了得到较好的语音信号输出效果，需要在接收端对语音信号进行处理。针对以上情况，本文研究并实现了基于ARM的网络语音AGC系统。 本文结合嵌入式系统和AGC技术的发展，设计实现了一个基于ARM的网络语音AGC系统。本文首先对AGC算法进行了深入研究，在对LMS算法进行研究的基础上提出了一种基于LMS的数字语音AGC算法，通过Matlab软件对算法进行了仿真；设计了一个由AT91RM9200微处理器、网络控制器、音频芯片构成的嵌入式AGC处理终端硬件平台，构建了嵌入式Linux操作系统，并在此基础上设计实现了网络语音AGC系统的下位机终端。该终端主要实现了用基于LMS的数字语音AGC算法实时地处理从网络上传过来的忽大忽小的数字语音信号，取得良好的语音信号输出，并且稳定性可靠；设计实现了上位PC机程序，上位机实现了通过网络将数字语音信号实时地传送到嵌入式终端的功能。 本设计采用高性能微处理器，配合嵌入式Linux强大支持功能的实现方案，具有高性能、低成本、小型化、实时性强等诸多优点。相比传统的实现架构，该设计具有更好的灵活性和操作性，性价比更高，功能更强大，同时可扩展性和可移植性也更好，具有一定的技术先进性和广泛的应用前景。
上传时间： 2013-06-11
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线性预测技术作为一种基于全极点模型假定和均方预测误差最小准则下的波形逼近技术。本文简要介绍了LPC 技术的基本原理，并利用MATLAB 这一有力工具对语音信号进行了LPC 分析，并对阶数的选取
上传时间： 2013-05-26
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在VTS(Vessel Tramc Services船舶交管系统)系统中，雷达信号的处理器的能力己成为制约雷达目标录取、跟踪处理能力和可靠性以及整个VTS系统工作的主要因素。随着区域性VTS的建立，要求将雷达信号以最高的质量和最低的代价远距离传输，而达到这一要求的关键技术环节一雷达信息的压缩处理也将受到雷达信号预处理系统的影响。 因此，研究更有效的VTS雷达信号预处理系统是一项很有价值和实际意义的工作。本文是在前人研究成果的基础上，面向实际应用的需求，主要研究VTS雷达信号预处理算法的设计方法和实现手段，设计完成了一个数字化的雷达原始信号实时采集与处理系统。 本设计主要包括雷达信号的采集、杂波抑制处理以及与DSP芯片的信号传输。在硬件结构上，本设计采用FPGA完成信号的采集、CFAR处理和雷达信号检测器的设计，将大量的以前需要由DSP芯片来完成的算法移植到FPGA中实现，大大减轻了DSP芯片的工作压力，也减小了系统的体积。 在算法研究中，设计中重点讨论了杂波的抑制方法和目标的检测方法。本文在研究了大量现有的雷达信号杂波抑制及信号检测的算法的基础上，比较了各种算法的优劣，最终选择了一种适合本次设计要求的CFAR算法和双极点滤波雷达信号检测器在FPGA中实现。 论文中对设计中所采用的方法给出了理论分析、试验仿真结果和试验实际调试结果。通过本文所述的设计和实验，本文设计的雷达信号预处理系统对雷达视频信号的采集与传输都有很好的效果，所选用的杂波处理算法对雷达杂波、雨雪杂波和陆地回波都具有较好的抑制作用，能有效地处理雷达杂波中的尖峰成分，使信噪比得到较大改善。
上传时间： 2013-04-24
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普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-04-24
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· 摘要： 基于Matlab与DSP的语音信号FIR滤波,以TMS320VC5402为核心,在DES5402PP-U实验系统平台上实现.调试过程中,使用并口电缆将DES5402PP-U与PC机连接,并配置PC机并口使用0x0378端口.系统的CCS软件在XDS510仿真器和调试器配合下工作.FIR滤波软件采用汇编语言,程序主要流程是:硬件资源的初始化;在主程序中进行死循环;等待
上传时间： 2013-06-05
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无线随钻测量系统中的泥浆脉冲信号受到各种噪声的干扰，需要对采集到的信号进行处理还原，以实时监测井底状况。研究了泥浆脉冲信号特征，设计了对其基于最大似然估计阈值去噪、平滑及去除基线漂移的信号处理方法。利用该方法进行信号处理，能较好的恢复信号的特征。
上传时间： 2013-11-08
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滤波器是对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，以得到一个特定频率或消除一个特定频率的电路。原型滤波器又是设计其他滤波器的基础。本文基于MATLAB实验平台，研究了原型滤波器的基本概念和设计方法，介绍了巴特沃思滤波器和切比雪夫I型滤波器，并且运用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
上传时间： 2013-10-18
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