提出了一種用于矢量量化的改進的聚類算法,該算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基礎上,對初始碼本的生成、失真測度的選擇、非典型胞腔的處理等方面進行了改進,從而減少了原算法在能量和增益上對聚類結果的影響.并將該算法應用于波形編輯孤立字識別器,這種識別器直接對語音樣本的時域波形進行訓練和聚類,不需要提取語音參數,算法復雜度較低,加上提出的聚類算法失真測度簡單易實現,對芯片的運算能力要求不高,非常適用于有低成本要求的語音識別器場合.通過中文元音字識別的實驗證明,在相同碼本尺寸下,運用改進后的聚類算法的識別器的識別率有所提高.
標簽：
Modified
K-Means
算法
MKM
上傳時間：
2017-05-30
上傳用戶：tianjinfan
正交頻分復用(OFDM)技術由于具有頻譜利用率高、抗多徑能力強等突出優點,因此在高速無線通信領域得到了廣泛的應用。但是,OFDM信號具有較高的峰平比(PAPR),受功率放大器(簡稱功放)非線性效應的影響,產生信號帶內失真和帶外頻譜擴展,從而導致系統性能下降。因此,功放線性化技術,對于無線通信技術的發展具有重要的意義。其中,數字預失真技術以其準確性、復雜度、自適應性等方面良好的綜合性能,已經成為最具發展潛力的功放線性化技術。本文深入研究了適用于無線通信OFDM系統的數字預失真技術,研究內容主要涉及:功率放大器預失真模型構造、預失真模型參數辨識、OFDM系統預失真方案設計等方面。 本文主要研究工作與創新點總結如下: 1.針對現有無記憶多項式預失真器在輸出回退(OBO)減小時的性能受限問題,基于分段非線性補償的思想,提出了一種動態系數多項式預失真方法。動態系數多項式具有多組系數,隨著輸入信號幅度的變化,多項式選取不同的系數組合,從而降低非線性補償的誤差;文中討論了動態系數多項式模型的構造方法,并且給出了基于直接學習結構的簡化遞歸系數估計算法。
標簽：
無線通信
射頻功率放大器
技術研究
上傳時間：
2013-04-24
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