摘要：基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后，将得到两个语音模型：时变AR 模型、时变双AR模型。但是利用这些模型增强语音时，都没有考虑到语音的清音、浊音区别。为此本文引入了语音清浊音状态空间模型，这种模型在描述语音方面比时变AR模型、时变双AR模型要强，而且物理含义明显 同时在用含噪语音信号预测纯净语音信号时，引入遗忘因子和粒子滤波算法以降低计算复杂性，减小运算量。实验证明，增强后的语音信号信噪比有一定提高．且优于传统的LPC模型.
上传时间： 2015-12-25
上传用户：我们的船长
单频加白噪声的随机信号分析模型，包括经典的周期图法和AR模型
上传时间： 2013-12-29
上传用户：6546544
·摘要： 陀螺仪漂移数据经过处理后将是一组高度相关的平稳随机时间序列.在对陀螺仪漂移数据建立时间序列AR模型的基础上,考虑到精度与实时性的要求,采用卡尔曼滤波算法对捷联陀螺模拟漂移数据进行了处理,并运用基于TI公司的TMS320C32型DSP对算法进行了实验.通过实时考察实验系统算法程序的运行情况可以看出,卡尔曼滤波算法能有效地提高陀螺精度,并且对于实时性要求高而计算量大的卡尔曼滤波算法
上传时间： 2013-06-22
上传用户：koulian
时间序列工具箱 ，内含双谱，AR模型参数估计程序
上传时间： 2015-02-08
上传用户：米卡
功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了现代谱估计中的AR模型法的仿真作为题目。下面给出AR模型的相关理论和仿真实现。
标签： 功率谱估计
上传时间： 2013-12-25
上传用户：yepeng139
现代谱估计用莱文森-德宾(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形参说明： r:双精度实型一维数组，存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型阶数。 a:AR模型系数a(0),a(1),...a(p)。 v:预测误差功率
标签： Levinson-Durbin Yule-Walker 谱估计 算法
上传时间： 2014-01-26
上传用户：ippler8
rayleigh衰落信道的matlab源码，采用p阶自相关AR模型
上传时间： 2015-09-12
上传用户：003030
这是用matlab编写的一个kalman滤波器，数字信号实验维纳滤波，估计AR模型参数
上传时间： 2013-11-26
上传用户：sy_jiadeyi
matlab编程，数字信号实验维纳滤波，估计AR模型参数，具有良好的滤波效果。
上传时间： 2015-10-03
上传用户：米卡
基于MMSE算法的自适应均衡LMS算法仿真，采用AR模型
上传时间： 2014-08-16
上传用户：l254587896
