离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

一种基于DCT和PSOLA的语音变换方法

文中提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和基音同步叠接相加(PSOLA)的语音变换方法。此方法可以自由调整源语音的基音频率、能量分布和时长,以达到变换要求,并且变换后的语音具有较高的质量。变换方法首先对基音标记过的语音段通过DCT进行基音频率和能量分布的调整,之后再通过PSOLA法进一步对基音频率进行修正。实验表明,此方法在男女声变换中,能够使变换前、后语音的性别感觉明显变化,并且保持了较高的语音质量。     

基于HVS的抗统计分析的小波域密写

针对通过分析小波系数直方图特性的变化能侦测到小波域图像密写信息的存在性这一问题和人眼对图像强纹理不敏感的特征,提出了一种基于HVS的抗统计分析的小波域密写方法。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行基于提升策略的整数小波变换。根据符号和奇偶值将非零小波系数分为2类,分别表示1和0。如果嵌入的秘密比特与小波系数表示的信息不同,修改小波系数使它变为另一类,否则不变。在强纹理块,2层以上的小波系数用来嵌入更多的秘密信息以保证良好的视觉隐蔽性。最后,通过小波逆变换获得载密图像。实验结果表明,该密写方法不但能有效地保持小波系数直方图的特性,而且具有良好的视觉质量。     

基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型

针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。     

基于小波技术的校园网流量分形特性研究

网络流量特性是人们深刻理解整个网络体系的架构及网络控制机制的切入点,所以有必要深入探究网络流量的特性。通过小波技术对某校园网络流量数据进行全面分析,细致地刻画了流量到达过程的自相似性与多重分形特性。     

美军ASPEN1000DM净水装置对我军反渗透野营供水装备研究的启示

消化研究美军ASPEN1000DM反渗透净水装置,掌握了其技术性能参数和净水工艺流程,并对其先进性和不足之处进行综合评价。在此基础上,提出我军应从改进反渗透系统进水的预处理、增加装置能源的选择性、研制能量回收装置和优化反渗透净水装置的设计以及水质在线监测等方面加强反渗透净水装备的研制,以提高我军供水装备的水平。     

动态滑翔动力学建模与风梯度能量获取*(专题约稿)

信天翁等鸟类能够不拍打翅膀而持续飞行很长的时间和距离,因为梯度风场的存在使得它们能从中获取能量,这项技术被称之为动态滑翔。临近空间也广泛存在梯度风场,如果临近空间长航时飞行器能够利用动态滑翔技术将是十分有前途的。本文首先对无动力飞机的动态滑翔问题做了假设来简化问题的描述,更便于数学操作。在这些假设下建立了无动力飞机动态滑翔的动力学模型,即三维速度空间中只有一个输入变量的常微分方程组。之后,从理论上得到了这个三维速度空间中机械能可以增加的最大范围,即能增纺锤体内部,并推导出最大的机械能增加率。最后,得出更大的风梯度、更小的阻力系数和更小的面质比更加有利于飞机获取能量的结论,该结论加深了对动态滑翔能量观点的认识,对实践有指导意义。     

利用组合广义Harmonic小波设计梳状滤波器

在机械振动信号处理中常出现多倍频谐波谱特征或多边带调制谱特征,为更好地提取或去除这些特征频率,需要设计性能优良的梳状滤波器。根据Harmonic小波的特点,给出了利用组合广义Harmonic小波设计梳状滤波器的详细步骤和应用实例。研究结果表明:增大滤波器的阶数和使用旁瓣小的窗函数可以提高梳状滤波器的性能。     

面向无人机识别网络中链路中断概率的优化算法

针对无人机识别网络,提出基于时间和带宽资源分配的链路中断概率优化算法（time and bandwidth allocation-based outage probability optimal algorithm,TBAP）。在TBAP算法中,先推导了中断概率的闭合表达式。再建立基于时间和带宽资源分配的中断概率最小化的目标问题,然后运用快速收敛算法求解目标问题,进而获取最优的时间和带宽分配策略。仿真结果表明,相比于传统的二分分配法,TBAP算法具有更低的中断概率。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。