【摘 要】
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针对公共环境中异常声音的检测与识别存在的强噪声干扰及检测效率低的问题,提出基于参数自适应匹配跟踪的声信号识别算法。基于粒子和种群的进化率改进粒子群参数的自适应设置并优化稀疏分解目标函数;基于自适应粒子群算法的连续集搜索特性建立连续超完备Gabor原子集,以提高最匹配优原子与声信号的匹配度并加速原子的匹配搜索;使用SVM分类器实现公共环境异常声信号的复合特征识别。实验结果表明,与已有算法相比,该算法
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针对公共环境中异常声音的检测与识别存在的强噪声干扰及检测效率低的问题,提出基于参数自适应匹配跟踪的声信号识别算法。基于粒子和种群的进化率改进粒子群参数的自适应设置并优化稀疏分解目标函数;基于自适应粒子群算法的连续集搜索特性建立连续超完备Gabor原子集,以提高最匹配优原子与声信号的匹配度并加速原子的匹配搜索;使用SVM分类器实现公共环境异常声信号的复合特征识别。实验结果表明,与已有算法相比,该算法的公共环境异常声信号的识别率最优,且对不同背景噪声具有较好的识别鲁棒性。
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针对北斗导航系统B3I频段信号捕获计算量大、速度慢的难题,提出具有码相位检测和频偏估计的自适应捕获方法。利用本地伪码检测接收序列码相位,采用扫频方法进行频偏估计。扫频过程中自适应改变本地伪码编号,累加时长和扫频步长,从而帮助终端优先捕获信噪比高的卫星信号。理论分析和仿真表明,该方法在信噪比大于-25 dB时只需7次扫频即可达到100%的捕获概率。信噪比在-40 dB至-25 dB之间时,累加时长自
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网络模体是出现频次较高的子图模式,代表了复杂系统中的重要功能单元或者某种特定的组织结构,揭示了复杂网络的内在机理。一些学者已经基于三阶模体进行了链接预测的相关研究,但是多数学者通常忽略四阶模体在相似性计算中的作用。为此,提出一种基于四阶模体的有向网络链路预测方法。面对众多的四阶子图,提出限定条件简化情况,使用Z-score方法进一步衡量四阶子图的重要程度。从199个子图中选出2个显著模体用于相似性
经验模态分解类算法处理非线性、非平稳信号具有良好的自适应分解能力,可以将复杂信号分解成按照频率由高到低顺序排列的固有模态函数形式,提取分解后的模态函数构造滤波器可以实现对原始信号的降噪处理。针对构造滤波器时对模态函数缺乏最优的筛选指标,从而影响到降噪的准确性与降噪效果,提出一种基于CEEMDAN的最优平滑降噪算法。通过参数调节方式对模态进行筛选,从而设计出性能最优的滤波器实现对信号的降噪处理。通过
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