科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
Science Technology and Engineering
2015年
33期
190-195
,共6页
正交小波%多尺度分析%观测声信号%信息融合
正交小波%多呎度分析%觀測聲信號%信息融閤
정교소파%다척도분석%관측성신호%신식융합
orthogonal wavelet%multi-scale analysis%measurement acoustic signal%information fusion
在声阵列信号处理中,为了提高窄带声信号的信噪比,降低信号的失真率,提出了基于q带正交小波多尺度分析的阵列观测声信息融合预处理算法.首先,该算法将多通道阵列声信号随机分组,基于正交小波多尺度分析得到阵列信号的细节信号矩阵函数及近似信号矩阵函数;其次,构建了各组细节信号的互相关函数,给出了细节信号互相关矩阵,以细节信号的均值互相关函数为细节阈值,得到了融合细节信号集合;再次,基于融合细节信号集合和近似信号矩阵函数重构了声信号.最后,通过静态半实物仿真试验及能量比、标准差、相关系数、信噪比四个方面的统计分析,表明融合预处理算法后的观测信号不仅保留了初始观测信号90％的声能,降低了初始观测信号的波动程度,而且还保持了初始观测信号90％的相似度,提高了信噪比,降低了信号的失真率.
在聲陣列信號處理中,為瞭提高窄帶聲信號的信譟比,降低信號的失真率,提齣瞭基于q帶正交小波多呎度分析的陣列觀測聲信息融閤預處理算法.首先,該算法將多通道陣列聲信號隨機分組,基于正交小波多呎度分析得到陣列信號的細節信號矩陣函數及近似信號矩陣函數;其次,構建瞭各組細節信號的互相關函數,給齣瞭細節信號互相關矩陣,以細節信號的均值互相關函數為細節閾值,得到瞭融閤細節信號集閤;再次,基于融閤細節信號集閤和近似信號矩陣函數重構瞭聲信號.最後,通過靜態半實物倣真試驗及能量比、標準差、相關繫數、信譟比四箇方麵的統計分析,錶明融閤預處理算法後的觀測信號不僅保留瞭初始觀測信號90％的聲能,降低瞭初始觀測信號的波動程度,而且還保持瞭初始觀測信號90％的相似度,提高瞭信譟比,降低瞭信號的失真率.
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