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无线传感器网络中基于自适应网格的多目标定位算法 预览
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作者 王天荆 李秀琴 +1 位作者 白光伟 沈航 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期197-207,共11页
针对无线传感器网络中基于 RSS 的多目标定位具有天然稀疏性的问题,提出了基于自适应网格的多目标定位算法,将多目标定位问题分解为大尺度网格定位和自适应网格定位 2 个阶段。大尺度网格定位阶段根据序贯压缩感知原理确定最优观测次数... 针对无线传感器网络中基于 RSS 的多目标定位具有天然稀疏性的问题,提出了基于自适应网格的多目标定位算法,将多目标定位问题分解为大尺度网格定位和自适应网格定位 2 个阶段。大尺度网格定位阶段根据序贯压缩感知原理确定最优观测次数,再利用lp (0<p< 1)最优化重构出存在目标的初始网格;自适应网格定位阶段根据压缩感知原理自适应划分初始网格,再利用 lp 最优化重构出目标的精确位置。仿真结果表明,相较于传统的基于压缩感知的多目标定位算法,所提算法在目标个数未知的场景下具有更高的定位精度和更低的定位时延,且更适合大规模无线传感器网络的多目标定位问题。 展开更多
关键词 无线传感器网络 多目标定位 压缩感知 序贯压缩感知 自适应网格
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基于MT-BCS的可分离DOA估计算法 预览
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作者 万连城 黑蕾 王迎斌 《现代电子技术》 北大核心 2019年第6期10-13,共4页
压缩感知理论的不断发展,为二维DOA估计问题提供了新的思路。然而传统的二维DOA估计方法,只是对一维DOA估计的扩展。二维DOA估计的建模方法也与一维DOA估计的建模方法别无二致,这导致求解时存在计算复杂度高、分辨率低等问题。文中通过... 压缩感知理论的不断发展,为二维DOA估计问题提供了新的思路。然而传统的二维DOA估计方法,只是对一维DOA估计的扩展。二维DOA估计的建模方法也与一维DOA估计的建模方法别无二致,这导致求解时存在计算复杂度高、分辨率低等问题。文中通过对二维DOA模型的重新建模,将多任务贝叶斯压缩感知理论应用于二维DOA估计问题中,从而提出基于多任务贝叶斯压缩感知的可分离二维DOA估计算法。并通过对比实验,证明了所提算法具有分辨率高、算法复杂度低的优点。 展开更多
关键词 二维DOA估计 压缩感知 贝叶斯 多任务贝叶斯压缩感知 分辨率 算法复杂度
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基于压缩感知的两阶段多目标定位算法 预览
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作者 李秀琴 王天荆 +1 位作者 白光伟 沈航 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期50-56,共7页
针对传感器网络中基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的多目标定位具有天然稀疏性的问题,提出了基于压缩感知的两阶段多目标定位算法,该算法将基于网格的多目标定位问题分解为粗定位和细定位两个阶段。粗定位阶段,根据序... 针对传感器网络中基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的多目标定位具有天然稀疏性的问题,提出了基于压缩感知的两阶段多目标定位算法,该算法将基于网格的多目标定位问题分解为粗定位和细定位两个阶段。粗定位阶段,根据序贯压缩感知原理确定最优观测次数,然后利用l p最优化问题重构出目标所在的初始候选网格;细定位阶段,由四分法不断划分候选网格,根据最小残差原则估计目标在候选网格中的确切位置。仿真结果表明,相较于传统的基于l 1最优化的多目标定位算法,基于压缩感知的两阶段多目标定位算法在目标个数未知的场景下具有更优的定位性能,且明显减少了定位时间。 展开更多
关键词 无线传感器网络 多目标定位 压缩感知 序贯压缩感知 稀疏重构
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基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制 预览
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作者 宋子晖 李卓 陈昕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期15-21,共7页
针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题,提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发(CS-TD)机制。首先提出了感知任务整体成本模型,该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数;然后基于成本模型... 针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题,提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发(CS-TD)机制。首先提出了感知任务整体成本模型,该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数;然后基于成本模型,分析感知节点的日常移动轨迹,结合压缩感知数据采集技术,提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法;其次通过区域全覆盖最少节点(RCLN)算法,选出最佳节点集合,对节点进行任务分配,利用压缩感知技术恢复节点数据;最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定,保证任务方案的最优性。对CS-TD分发模型进行多次实验验证,与已有的CrowdTasker算法相比,CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD模型能有效降低感知节点的消耗,能在全覆盖感知任务中降低整体感知成本。 展开更多
关键词 压缩感知 移动群智感知 任务分发 区域覆盖 移动轨迹
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基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法 预览
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作者 李昕艺 刘三阳 谢维 《浙江大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期15-21,共7页
压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法... 压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近。实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势。 展开更多
关键词 压缩感知 感知矩阵优化 ETF框架 共轭梯度法
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抗恶意攻击的分布式宽带合作压缩频谱感知方法 预览
6
作者 焦传海 《通信电源技术》 2019年第2期14-17,共4页
针对恶意攻击,特别是影响认知无线电宽带频谱感知性能的感知数据伪造(Spectrum Sensing DataFalsification,SSDF)攻击,构建了宽带合作压缩频谱感知中统一的SSDF攻击模型,分析了不同SSDF攻击方式的特性,重点讨论了分布式宽带合作压缩频... 针对恶意攻击,特别是影响认知无线电宽带频谱感知性能的感知数据伪造(Spectrum Sensing DataFalsification,SSDF)攻击,构建了宽带合作压缩频谱感知中统一的SSDF攻击模型,分析了不同SSDF攻击方式的特性,重点讨论了分布式宽带合作压缩频谱感知中抗SSDF攻击的方法,并仿真比较分析了各种方法的性能。 展开更多
关键词 频谱感知 认知无线电 压缩感知 恶意攻击
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基于P-IFourier观测矩阵的宽带压缩感知方法 预览
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作者 刘洋 任清华 +1 位作者 孟庆微 苏玉泽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1189-1192,共4页
针对压缩感知理论在宽带频谱感知领域应用时重构精度差的问题,根据平稳信号在频域所表现出的稀疏特性,提出了一种基于P-IFourier(partial-inverse Fourier)观测矩阵的宽带压缩频谱感知方法。新方法首先将频谱感知问题建模为一个典型的... 针对压缩感知理论在宽带频谱感知领域应用时重构精度差的问题,根据平稳信号在频域所表现出的稀疏特性,提出了一种基于P-IFourier(partial-inverse Fourier)观测矩阵的宽带压缩频谱感知方法。新方法首先将频谱感知问题建模为一个典型的压缩感知问题,利用相关性能优良的标准正交傅里叶基构造观测矩阵,使观测矩阵具有良好的重构性能和重构精度。仿真结果表明,相比于高斯随机观测矩阵和嵌入式混沌序列-循环Toeplitz结构观测矩阵,该方法在较低信噪比环境下能够明显降低信号重构的均方误差,并且在相同条件下的重构概率得到了明显改善。 展开更多
关键词 宽带频谱感知 压缩感知 观测矩阵 傅里叶基
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一种改进KSVD的图像稀疏表示方法 预览
8
作者 姚禹 梅进杰 《空军预警学院学报》 2019年第3期180-185,共6页
针对图像压缩中传统压缩感知稀疏表示的离散余弦变换(DCT)字典、离散小波变换(DWT)字典、K均值奇异值分解(KSVD)字典图像重构精度不高、稳定性差的问题,基于KSVD方法,利用稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)和字典更新阶段部分字典原子结... 针对图像压缩中传统压缩感知稀疏表示的离散余弦变换(DCT)字典、离散小波变换(DWT)字典、K均值奇异值分解(KSVD)字典图像重构精度不高、稳定性差的问题,基于KSVD方法,利用稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)和字典更新阶段部分字典原子结构相似性(SS)最小值迭代的方法,提出了一种改进KSVD的图像稀疏表示方法.实验结果表明,与DCT字典、DWT字典和KSVD原始字典进行对比,改进KSVD字典能提高峰值信噪比,对重构图像有更好的精度,更具稳定性. 展开更多
关键词 压缩感知 图像压缩 稀疏度自适应匹配追踪算法 K均值奇异值分解
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基于压缩信号处理的BOC信号解调 预览
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作者 宋朋 何国栋 《电子技术应用》 2019年第6期93-96,共4页
为了降低二进制偏移载波调制(BOC)信号的采样频率,提出一种基于压缩信号处理的BOC信号解调方案。采用该方法可以降低A/D的采样速率和系统功耗,并且硬件结构比其他方案更加简单。仿真实验表明,压缩感知可以成功地应用在BOC信号接收机中... 为了降低二进制偏移载波调制(BOC)信号的采样频率,提出一种基于压缩信号处理的BOC信号解调方案。采用该方法可以降低A/D的采样速率和系统功耗,并且硬件结构比其他方案更加简单。仿真实验表明,压缩感知可以成功地应用在BOC信号接收机中。受噪声折叠的影响,压缩信号处理BOC接收机的性能要比传统接收机略低,其优势在于降低实现的复杂度。考虑信号的量化,噪声折叠对接收机的性能影响要小得多。 展开更多
关键词 二进制偏移载波调制 压缩感知 压缩信号处理
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改进的共轭梯度MRI压缩成像算法 预览
10
作者 袁太文 谢永乐 +2 位作者 毕东杰 盘龙 吕珏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期53-57,共5页
为了缩短磁共振成像系统的扫描时间,压缩感知方法利用欠采样数据和非线性恢复算法实现系统的实时或准实时成像需求。通过联合考虑MRI图像在变换域和梯度域下的稀疏性,提出了一种基于预测线搜索方法的共轭梯度算法来重建磁共振图像。针... 为了缩短磁共振成像系统的扫描时间,压缩感知方法利用欠采样数据和非线性恢复算法实现系统的实时或准实时成像需求。通过联合考虑MRI图像在变换域和梯度域下的稀疏性,提出了一种基于预测线搜索方法的共轭梯度算法来重建磁共振图像。针对共轭梯度算法中线搜索次数过多和运行时间过长问题,采用基于预测的方法来优化搜索步长值,以此缩短算法执行时间和减少线搜索次数。仿真实验利用磁共振图像的10%、20%和30%的下采样数据进行图像重建,结果显示基于该预测线搜索方法的压缩成像算法执行时间少于回溯线搜索法的执行时间,重构图像质量优于零填充法和FR共轭梯度法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 回溯线搜索 压缩成像 压缩感知 共轭梯度法 磁共振
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部分遮挡三维彩色物体的压缩全息 预览
11
作者 张成 汪东 +3 位作者 沈川 王美琴 陈倩文 韦穗 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期33-39,共7页
压缩全息将压缩感知理论与全息显示技术结合在一起,利用压缩感知理论,可以由少量的测量数目精确地从2D全息图中恢复3D对象.本文将压缩全息理论从单波长情形拓展到彩色物体的压缩全息,同时研究每层图像在轴向上有较多遮挡的3D对象的3DTV... 压缩全息将压缩感知理论与全息显示技术结合在一起,利用压缩感知理论,可以由少量的测量数目精确地从2D全息图中恢复3D对象.本文将压缩全息理论从单波长情形拓展到彩色物体的压缩全息,同时研究每层图像在轴向上有较多遮挡的3D对象的3DTV压缩重建,最后通过数值实验验证了本文方法的有效性,并探究复杂物体的填充比例对重建质量的影响,以及不同层之间的遮挡位置和噪声对重建质量的影响. 展开更多
关键词 压缩全息 压缩感知 彩色全息 三维重建
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基于压缩感知的脑电信号数据压缩 预览
12
作者 陈才 杜玉晓 《电子世界》 2019年第7期182-183,共2页
脑电数据的存储一直是一个备受关注和研究的问题,脑部疾病诊断常常需要采集大量的脑电数据来判断,所以对脑电信号的数据压缩算法的研究变得越来越重要。本文采用压缩感知算法来对脑电数据进行压缩,并通过仿真实验来验证该算法对于脑电... 脑电数据的存储一直是一个备受关注和研究的问题,脑部疾病诊断常常需要采集大量的脑电数据来判断,所以对脑电信号的数据压缩算法的研究变得越来越重要。本文采用压缩感知算法来对脑电数据进行压缩,并通过仿真实验来验证该算法对于脑电信号的合理性和准确性。 展开更多
关键词 数据压缩算法 脑电信号 压缩感知 疾病诊断 仿真实验
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压缩感知理论在交通视频系统中的应用 预览
13
作者 胡蓉 《大众科技》 2019年第3期7-8,48共3页
交通视频是智能交通系统的重要组成部分,海量的数据给交通视频的存储带来了很大的挑战。随着压缩感知理论的不断发展,这一难题可以得到较好地解决。文章阐述了交通视频压缩编码和压缩感知理论,重点介绍了基于压缩感知理论的交通视频编... 交通视频是智能交通系统的重要组成部分,海量的数据给交通视频的存储带来了很大的挑战。随着压缩感知理论的不断发展,这一难题可以得到较好地解决。文章阐述了交通视频压缩编码和压缩感知理论,重点介绍了基于压缩感知理论的交通视频编码的相关算法以及基本框架,为智能交通系统的建设提供参考。 展开更多
关键词 交通视频 压缩感知 压缩编码
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基于小波包的锅炉炉管声波信号自适应压缩感知 预览
14
作者 杨正理 史文 陈海霞 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第5期114-120,共7页
在锅炉炉管泄漏声波自动报警系统中,针对声波信号在采集、传输、处理与存储过程中存在数据规模大、传输带宽高和所需存储量大等问题,提出基于小波包的锅炉炉管声波信号自适应压缩感知方法。首先采用小波包分析方法对炉管声波信号进行多... 在锅炉炉管泄漏声波自动报警系统中,针对声波信号在采集、传输、处理与存储过程中存在数据规模大、传输带宽高和所需存储量大等问题,提出基于小波包的锅炉炉管声波信号自适应压缩感知方法。首先采用小波包分析方法对炉管声波信号进行多尺度分解,计算各尺度下小波包系数的数学期望,并将其作为阈值,对小波包系数进行置零处理,根据各分解尺度下的稀疏度自适应地选择最优小波包分解层数;然后对最优分解层数下的各小波包系数块按照其数学期望和信息熵进行分类,并对分类后的各小波包系数块采用不同方法进行处理。实际应用结果表明,本文方法有效减少了炉管声波信号的观察数据,提高了信号压缩率,并在相同观察次数下,降低了信号的传输带宽和存储容量,提高了信号的处理速度和重构精度。 展开更多
关键词 锅炉 炉管 声波信号 信号压缩 小波包分析 压缩感知 数学期望
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基于VMD的瓦斯信号自适应压缩感知算法 预览
15
作者 王同安 王元红 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期366-373,共8页
将压缩感知算法和变分模态分解相结合,应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有... 将压缩感知算法和变分模态分解相结合,应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度重构的问题,同时自适应地选择观测矩阵,避免了对稀疏信号的同类化投影选择。首先将瓦斯信号经过VMD进行分离,得到一系列瓦斯信号的本征模态函数分量,通过设定阈值保留有效信息,使得信号更加稀疏化;其次通过自适应地观测矩阵对稀疏信号进行投影变换,从而降低观测矩阵和稀疏字典的不相关性。实验以煤矿瓦斯数据为研究对象,将瓦斯数据经过VMD分解进行稀疏化处理和使用构造的自适应观测矩阵进行投影选择,MATLAB仿真实验证明,文中的算法有更高的信噪比和更好的重构质量。 展开更多
关键词 瓦斯数据压缩 压缩感知 变分模态分解 自适应观测矩阵 信号稀疏化
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基于压缩感知的智能电表数据的压缩与重构 预览
16
作者 李海兵 《电力系统装备》 2019年第13期204-205,共2页
现如今在电子技术高速发展的形势之下,诸多可产生谐波的用电设备接入到电网之中,诸多谐波进入到电网之中势必会影响到整个电力系统的电能质量,怎么更好地控制所出现的电能质量问题也已经引起了国内外相关领域的高度关注。另外,智能电网... 现如今在电子技术高速发展的形势之下,诸多可产生谐波的用电设备接入到电网之中,诸多谐波进入到电网之中势必会影响到整个电力系统的电能质量,怎么更好地控制所出现的电能质量问题也已经引起了国内外相关领域的高度关注。另外,智能电网的进一步发展对于智能电表功能的运用提出了更高的标准,从而促进电能管理系统走向互动化、自动化以及信息化的道路。新型的智能电表除了计量所消耗的功能之外,还可以实时化地监测到有功、无功功率,电力电压等各项参数,并具体分析电能质量,且可以检测其是否出现偷电行为。本文主要研究基于压缩感知的智能电表数据的压缩与重构。 展开更多
关键词 压缩感知 智能电表 数据
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OFDM稀疏信道估计中基于树状随机搜索导频设计新方法 预览
17
作者 何雪云 吴超 梁彦 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第8期1343-1349,共7页
压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种以低速率对稀疏信号进行采样后在接收端重建信号的技术,基于CS的稀疏信道估计具有更小的导频开销且具有更好的信道估计性能。针对基于CS的OFDM稀疏信道估计中的导频设计问题,提出一种基于树状随... 压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种以低速率对稀疏信号进行采样后在接收端重建信号的技术,基于CS的稀疏信道估计具有更小的导频开销且具有更好的信道估计性能。针对基于CS的OFDM稀疏信道估计中的导频设计问题,提出一种基于树状随机搜索算法(TSS,Tree-based Stochastic Search Algorithm)的导频位置设计新方法,该方法结合了树的结构,以分支的方式进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题。仿真结果表明,与传统的导频设计方法相比,使用TSS算法获得的导频图案用于信道估计中能够获得更优的信道估计性能,而且TSS算法的复杂度更低。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏信道估计 OFDM系统 导频优化
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基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计 预览
18
作者 张永顺 朱卫纲 +1 位作者 贾鑫 王满喜 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期890-898,共9页
现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通... 现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning,BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。 展开更多
关键词 压缩感知 直扩通信 窄带干扰检测 窄带干扰参数估计 块稀疏 块稀疏贝叶斯学习
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利用深度学习方法的相干源DOA估计 预览
19
作者 葛晓凯 胡显智 戴旭初 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第8期1376-1384,共9页
基于子空间分解的相干信源DOA(Direction of arrival)估计算法对阵列有特殊的要求,且估计性能较差,在低信噪比时甚至失效;另外,基于压缩感知的DOA估计算法在高信噪比下可以实现相干源的DOA估计,但计算复杂度较高。针对这些不足,本文基... 基于子空间分解的相干信源DOA(Direction of arrival)估计算法对阵列有特殊的要求,且估计性能较差,在低信噪比时甚至失效;另外,基于压缩感知的DOA估计算法在高信噪比下可以实现相干源的DOA估计,但计算复杂度较高。针对这些不足,本文基于稀疏表示的阵列接收信号模型,提出一种基于深度学习的相干源DOA估计方法,该方法利用卷积网络和全连接网络构造了深度学习网络,并通过选择合适的训练策略,对网络进行了有效训练,利用训练好的深度学习网络能够对相干源进行有效的DOA估计。仿真实验表明,与现有的相干源DOA估计算法相比,本文提出的方法适合于任意阵列结构,在时间复杂度上有着明显的优势,在估计性能上优于平滑解相干和L 1-SVD(Sigular Value Decomposition)算法,略差于OGSBI(Off-Grid Sparse Bayesian Inference)算法。 展开更多
关键词 DOA估计 相干源 深度学习 压缩感知
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基于压缩感知和MFCC的语音端点检测算法 预览
20
作者 杨海燕 吴雷 周萍 《测控技术》 2019年第5期88-93,共6页
在连续语音识别系统中,针对强噪声环境下传统双门限语音检测方法出现的误检问题,提出了一种结合压缩感知理论和MFCC倒谱系数的端点检测算法。该算法采用Hadamard随机观测矩阵和改进的OMP重构算法对语音信号进行压缩感知与重构,利用语音... 在连续语音识别系统中,针对强噪声环境下传统双门限语音检测方法出现的误检问题,提出了一种结合压缩感知理论和MFCC倒谱系数的端点检测算法。该算法采用Hadamard随机观测矩阵和改进的OMP重构算法对语音信号进行压缩感知与重构,利用语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性,提取重构信号的MFCC倒谱系数来检测语音信号的端点。仿真结果表明,提出的改进算法具有较强的鲁棒性,能满足在强噪声环境下对连续语音信号进行有效端点检测的要求。 展开更多
关键词 连续语音 端点检测 压缩感知 梅尔倒谱系数
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