分享到:

线性预测

线性预测是一种数学处理方法,其主要作用有两个:一个是向前预测以改善常用的短数据组  (本文共3页) 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

基于线性预测的Turbo码译码结构建模与仿真

论文主要研究了Turbo码的译码结构。首先,论文利用SIMULINK对传统Turbo码的串行和并行译码结构,以及基于线性预测的串行和并行译码结构进行建模,通过仿真验证了基于线性预测的Turbo码译码结构的性能。基于线性预测的Turbo码译码结构是通过为分量译码器并行级联了一个线性预测模块来实现的,该模块采用多项式线性预测方法预测分量译码器的外部信息输出值。与传统Turbo码的译码结构相比,基于线性预测的Turbo码译码结构获得了减小分量译码器一次迭代译码时间的效果,并降低了译码算法的复杂度。论文通过仿真分析外部信息的变化趋势验证了Turbo码的译码结构采用线性预测方法的可行性,然后,通过比较线性预测模块的运行时间和分量译码器的译码时间证明了采用线性预测算法可以减小分量译码器一次迭代译码的时间,之后,通过比较传统Turbo码译码模型和基于线性预测的译码模型的译码性能证明了采用线性预测值的迭代次数越大,基于线性预测的译码模型的译码性...  (本文共83页) 本文目录 | 阅读全文>>

南昌大学
南昌大学

基于ARM的码激励线性预测编解码系统的实现

21世纪,随着数字信号处理技术的发展,语音信号能够被转换成电信号后再压缩成编码,方便的进行传输或存储。由于在语音的传输中,带宽意味着成本,而经过压缩编码的语音信号能够节约带宽;在语音的存储中,存储器容量也意味着成本,而语音的压缩编码能够显著的提高存储器的利用率。被编码后的语音也不会象模拟信号对噪声敏感,且易于进行差错保护、加密、复用和打包。因此,语音信号进行压缩编码,在语音的传输和数字存储中都具有重要意义,在当今的通讯领域,语音压缩编码技术扮演着最基本和最重要的角色。通常的语音处理编解码都是基于DSP的平台实现,本文尝试在ARM嵌入式平台上实现码激励线性预测编解码系统。论文首先叙述语音信号处理和线性预测编码基础知识,随后把重点放在应用广泛的码激励线性预测(CELP)编码上。在此基础上系统地阐述了码激励线性预测的相关理论、模型及其实现编解码关键算法。结合CELP编码算法理论模型,在PC(Personal Computer)机上独立...  (本文共93页) 本文目录 | 阅读全文>>

同济大学
同济大学

基于扩谱和线性预测误差的音频数字水印分析研究

互联网技术的发展以及信息媒体的数字化,使得我们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电子设备,可以方便、迅捷地将数字信息传达到世界各地。与此同时,也引发了各种多媒体信息的传输安全问题和数字产品的版权保护问题。数字水印技术通过在数字产品中嵌入一定的信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性,可有效解决数字产品的版权保护和信息安全问题。本文的研究工作主要是检测语音信号的内容是否受到篡改,利用易碎性数字水印技术实现语音信号的盲认证(Blind Authentication),以及针对扩谱(Spread-Spectrum)生成的语音水印进行密写分析(Steganalysis)。归纳起来有以下几点:一、将线性预测编码(LPC,Linear Predictive Coding)技术引入到语音数字水印的分析研究中。线性预测技术主要用于估计基本的语音信号的参数,目标是求得一组预测器系数和预测误差(LPCPE,LPC Prediction Er...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

高光谱遥感图像波段选择算法研究

高光谱遥感是近年来发展起来的具有高光谱分辨率的遥感科学和技术,对地物的分辨识别能力非常高,但由于其高分辨率也对数据处理带来了一系列的挑战,主要是数据量大,冗余信息多,某些波段噪声含量大,这对数据处理的效率和精度造成一定的影响。本文针对高光谱遥感的一系列问题,对不改变波段物理意义又能达到缩小数据源的波段选择算法展开了研究。波段选择算法主要分为监督和非监督两类,对于一般无先验知识的非监督的波段选择算法来说,信息量大,独立性好是选择波段的主要原则。在众多波段选择算法中,线性预测波段选择算法是相对来说原理明确、效率高、结果有效的算法。但经分析,该算法还存在一系列的缺点,造成波段选择的结果非最优,效率也有待提高。针对原线性预测波段选择算法的三个主要问题,本文进行了比较彻底的改进。第一是噪声波段的去除算法,提出了通过计算图像小波域的熵,估计出波段图像的噪声并将噪声较大的波段去除的思路;第二是初始波段选择算法的改进,用偏度峰度、互信息、K-L...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京工业大学
北京工业大学

嵌入式变速率语音编码中线性预测系数的矢量量化研究

网络技术的迅猛发展使得以分组交换为基础的IP电话技术得到了越来越广泛的应用。如何减小分组丢失对接收端合成语音质量的影响,已经成为语音编码领域亟待解决的问题。在此背景下,嵌入式变速率语音编码方法应运而生。国际电信联盟(ITU-T)于2005年提出了制定最新国际语音编码标准G.VBR的计划,使嵌入式变速率语音编码成为近两年来语音编码领域的研究热点。嵌入式变速率语音编码多采用码激励线性预测语音编码技术,这使得线性预测系数的量化成为至关重要的环节,量化的效果将会直接影响到整个编码器的性能。为此,本文就线性预测系数的矢量量化技术展开了深入研究。线性预测系数在量化之前,通常要转换成为线谱频率参数或导抗谱频率参数。在线谱频率参数矢量量化方面,本文提出了一种改进的基于哈德码变换的码书快速搜索算法,使矢量量化中码书搜索的速度相对于全搜索算法有了很大的提高。在导抗谱频率参数矢量量化方面,本文针对现有量化算法在处理语音分组丢失时效果不佳的问题,结合嵌...  (本文共88页) 本文目录 | 阅读全文>>