深圳市科技计划项目(200511)
- 作品数：8 被引量：30H指数：3
- 相关作者：徐晨张维强宋广为卢少平冯纪强更多>>
- 相关机构：深圳大学西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：深圳市科技计划项目广东省科技计划工业攻关项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 一种基于能零积的综合去噪方法(英文)
- 2007年
- 基于短时能零积提出一种改进的语音综合去噪方法.通过短时能零积实现噪音阈值选择和噪音功率谱的自适应调整,得到较理想的语音起止点和噪音的功率谱估计.根据噪音在语音段和无音段不同的分布特征,噪音功率在不同阶段设置不同的权重,实现更好的谱减去噪.对每连续三帧进行残留噪音处理,可进一步除去残留噪音.实验表明,本法去噪效果优于使用固定噪音功率谱估计的传统谱减去噪方法.
- 冯纪强徐晨张维强
- 关键词：语音信号谱减法去噪
- 一种改进的语音谱减去噪算法被引量：1
- 2007年
- 在谱减去噪过程中噪音的功率谱估计一般根据经验而定,对此提出了一种改进方法,利用含噪语音的短时能零积和基本谱减法,得到语音起止点和噪音功率谱估计,有利于在不同语音阶段对含噪语音进行谱减去噪。最后利用无音阶段噪音特点对去噪之后的残留噪音进行残差处理以彻底去除噪音。仿真实验表明该方法比传统单一的谱减去噪方法效果理想。
- 冯纪强徐晨张维强
- 关键词：语音信号谱减法去噪
- 基于小波变换与MOBP的股价预测被引量：3
- 2008年
- 提出了一种基于小波变换与改进动量BP神经网络(MOBP)的股价预测方法。将股票价格所构成的非平稳时间序列小波分解,建立基于优化权值的改进动量BP神经网络(MOBP)预测模型,对分解得到的近似部分与各细节部分分别进行训练,结合各部分的预测结果,可以得到原始序列的预测值。实验结果表明,这种方法预测效果较为理想,且相对于传统的BP神经网络预测的准确度有明显的提高。
- 林志勇张维强徐晨
- 关键词：小波变换股价
- 基于快速提升小波变换的语音特征提取方法被引量：1
- 2006年
- 为提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性,在快速提升小波的基础上,结合感知频域上的滤波与倒谱均值归一化技术,提出一种语音特征参数提取方法.仿真实验表明,与传统方法相比,噪声鲁棒性显著提高;在语音信号的信噪比相近情况下,与传统小波方法相比,该方法计算简便、易于编程、计算速度快.
- 欧瑞清徐晨卢少平宋广为
- 关键词：语音识别
- 基于Huang变换和BP神经网络的时间序列预测方法被引量：10
- 2007年
- Huang变换是近几年发展起来处理非平稳信号的新方法。时间序列同信号一样具有非平稳的特性,研究了Huang变换在时间序列预测中的应用。首先将时间序列通过Huang变换分解为有限个固有模态函数和一个残余函数之和,每一个的固有模态函数反映了时间序列在各个尺度的特征,而残余函数则很好地反映了时间序列的总体趋势,然后应用BP神经网络对各个固有模态函数和残余函数进行预测,最后将所有的预测值重构叠加,就得到原始时间序列的预测值。实例证明,基于Huang变换和BP神经网络的时间序列的预测方法,优于小波变换和神经网络相结合的预测方法,提高了预测精度。
- 陈莺徐晨张维强
- 关键词：BP神经网络时间序列
- 用于语音识别的基于高谱分辨率的谱减法被引量：5
- 2006年
- 提出了一种新的基于高谱分辨率的谱减法,通常噪音帧和带噪语音帧具有相同的长度且都是短时帧,对短的噪音帧和带噪语音帧做傅立叶变换得到的谱分辨率低导致谱减法性能下降严重。基于平稳或接近于平稳的背景噪音下合并所有噪音帧再做傅立叶变换以提高噪音帧的谱分辨率;通过对带噪语音信号在时域进行前向和后向的延拓再做傅立叶变换以提高带噪语音信号的谱分辨率,在有效抑制噪音的同时减少了语音谱的失真并提高了系统识别率。
- 肖全宝徐晨宋广为卢少平
- 关键词：谱减法语音识别
- 模拟电路故障诊断的小波包预处理神经网络改进算法被引量：7
- 2007年
- 提出了基于小波包预处理的神经网络模拟电路故障诊断方法的两种改进方法:最优小波包变换(OWPT)预处理和不完全小波包变换(IWPT)预处理BP神经网络算法。首先对模拟电路的响应信号用这两种方法进行预处理,然后计算预处理后信号各个频段上的归一化能量,把归一化的能量作为训练样本送给BP网络进行训练,有效减少了BP网络的输入节点和隐层节点的个数,从而减小了神经网络的规模,降低了计算的复杂度,加快了网络的训练和收敛速度。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。
- 张维强徐晨宋国乡
- 关键词：模拟电路故障诊断BP网络
- 基于区域拼贴的IFS全息激光分形被引量：3
- 2006年
- 文章在一个具体的工程实践中,提出了一种使用分形理论中的拼贴定理和IFS迭代函数来完成某一类的目标分形图案的生成算法,大大简化了精细复杂图形的设计生成速度,并具有极大的防伪性,可以很好地应用于激光全息防伪标识。
- 宋广为徐晨
- 关键词：分形IFS激光全息
