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公开(公告)号:CN106531156A
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201610908661.3
申请日:2016-10-19
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G10L15/06 , G10L21/0216 , G10L21/0272
CPC classification number: G10L21/0272 , G10L15/06 , G10L21/0216 , G10L2021/02087
Abstract: 本发明涉及语音信号处理领域,尤其是一种基于室内多移动源实时处理的语音信号增强技术方法。在室内没有源信号任何先验知识可以被利用以及多反射混响条件下的盲源分离并结合语音后处理算法实现语音增强,其主要研究内容包括:⑴盲源分离算法实现多路话音分离;⑵语音后处理算法实现音源移动环境下的自适应噪声滤除;⑶室内混响残留串扰的建模与消除。本研究成果将对室内环境下多移动源信号实现鲁棒实时分离提供新的理论支持与技术方法,可具体应用于建筑物内监听等安防系统中的多话音辨识,这对于事先防范打击恐怖分子犯罪及维护社会稳定都具有十分重要的意义。
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公开(公告)号:CN109922346A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201910148782.6
申请日:2019-02-28
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于压缩感知图像信号重构的卷积神经网络,它是一个全卷积神经网络,包括一个全连接层和九个卷积层;首先将图片分成32×32大小的块,其次进行CS测量。所述全连接层采用CS测量作为输入,并输出尺寸为32×32的特征图;本发明具有较低的复杂度及较好的恢复性能,还具有较强的鲁棒性和较高的时间效率,峰值信噪比(PSNR)较传统CS算法TVAL3的PSNR提高了7.2%-13.95%,较D-AMP的提高了7.72%-174.84%。重构图像所需的时间比TVAL3快4-5倍,比D-AMP快244-283倍,具有较高的时间效率,实现了实时重构,和传统重构算法相比,在相同的测量速率下,能更有效地提取场景信息,获得更好的重构效果,并且在降低测量速率时,本发明的信噪比较传统算法的信噪比降低的更缓慢,具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN202018712U
公开(公告)日:2011-10-26
申请号:CN201120055248.X
申请日:2011-03-04
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G08B13/22
Abstract: 本实用新型属于安全防护领域,具体公开了一种感应式电子防护系统。该感应式电子防护系统还包括模数转换器、数字信号处理器、单片机、脉冲变压器、发射线、以及接收线;采用高位数的ADC模数转换器并用数字信号处理器DSP的方法来精确分析带内信号、干扰信号以及整个电场的变化规律。DSP内部的核心运算是一组中心频率可调整带通数字滤波器。同时,系统采用了数字信号处理器DSP+MCU单片机的双处理器架构。DSP负责运算、采样和数据分析;MCU负责脉冲信号产生、通信传输、控制及报警,提高了系统的抗干扰能力和可靠性。
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