摘要：基于語音狀態模型的語音增強算法是當前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后，將得到兩個語音模型：時變AR 模型、時變雙AR模型。但是利用這些模型增強語音時，都沒有考慮到語音的清音、濁音區別。為此本文引入了語音清濁音狀態空間模型，這種模型在描述語音方面比時變AR模型、時變雙AR模型要強，而且物理含義明顯 同時在用含噪語音信號預測純凈語音信號時，引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計算復雜性，減小運算量。實驗證明，增強后的語音信號信噪比有一定提高．且優于傳統的LPC模型.
標簽： LPC 語音 模型 狀態
上傳時間： 2015-12-25
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單頻加白噪聲的隨機信號分析模型，包括經典的周期圖法和AR模型
標簽： 白噪聲 信號分析 模型 隨機
上傳時間： 2013-12-29
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·摘要： 陀螺儀漂移數據經過處理后將是一組高度相關的平穩隨機時間序列.在對陀螺儀漂移數據建立時間序列AR模型的基礎上,考慮到精度與實時性的要求,采用卡爾曼濾波算法對捷聯陀螺模擬漂移數據進行了處理,并運用基于TI公司的TMS320C32型DSP對算法進行了實驗.通過實時考察實驗系統算法程序的運行情況可以看出,卡爾曼濾波算法能有效地提高陀螺精度,并且對于實時性要求高而計算量大的卡爾曼濾波算法
標簽： 320C TMS 320 C32
上傳時間： 2013-06-22
上傳用戶：koulian
時間序列工具箱 ，內含雙譜，AR模型參數估計程序
標簽： 時間序列 工具箱
上傳時間： 2015-02-08
上傳用戶：米卡
功率譜估計的應用范圍很廣，在各學科和應用領域中受到了極大的重視。在《現代信號處理》課程中講述了經典譜估計和現代譜估計這兩大類譜估計方法；經典譜估計是基于傅立葉變換的，雖然具有運算效率高的優點，但是頻譜分辨率低同時旁瓣泄漏嚴重，對長序列有著良好的估計。為了克服經典譜估計的缺點，人們開展了對現代譜估計方法的研究。現代譜估計是以隨機過程的參數模型為基礎的，有最大似然估計法、最大熵法、AR模型法、預測濾波器法。現代譜估計對短序列的估計精度高，同經典譜估計互為補充。在認真學習了現 代譜估計方法后，我選擇了現代譜估計中的AR模型法的仿真作為題目。下面給出AR模型的相關理論和仿真實現。
標簽： 功率譜估計
上傳時間： 2013-12-25
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現代譜估計用萊文森-德賓(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形參說明： r:雙精度實型一維數組，存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型階數。 a:AR模型系數a(0),a(1),...a(p)。 v:預測誤差功率
標簽： Levinson-Durbin Yule-Walker 譜估計 算法
上傳時間： 2014-01-26
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rayleigh衰落信道的matlab源碼，采用p階自相關AR模型
標簽： rayleigh matlab 衰落信道 源碼
上傳時間： 2015-09-12
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這是用matlab編寫的一個kalman濾波器，數字信號實驗維納濾波，估計AR模型參數
標簽： matlab kalman 編寫 濾波器
上傳時間： 2013-11-26
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matlab編程，數字信號實驗維納濾波，估計AR模型參數，具有良好的濾波效果。
標簽： matlab 編程
上傳時間： 2015-10-03
基于MMSE算法的自適應均衡LMS算法仿真，采用AR模型
標簽： MMSE LMS 算法 均衡
上傳時間： 2014-08-16
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