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公开(公告)号:CN103152672B
公开(公告)日:2015-04-15
申请号:CN201310110995.2
申请日:2013-04-03
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04R3/00
Abstract: 本发明提出了一种微麦克风阵列接收信号压缩编码及信号恢复方法。其具体方法是对每个时刻微麦克风阵列接收的信号进行压缩变换,并对压缩变换后的信号进行编码。压缩变换矩阵为对角元为1的下三角阵,其非对角元系数由自适应过程更新。自适应过程及其代价函数在更新过程中最小化压缩变换后的信号能量,对各麦克风阵元接收信号解相关,消除各阵元信号之间的冗余信息。每一时刻的压缩编码信号可以通过压缩变换矩阵的逆矩阵恢复出原始接收信号。由于压缩变换矩阵始终保持对角元为1的下三角阵,所以其逆矩阵始终存在,信号恢复过程稳定可靠。
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公开(公告)号:CN101458290A
公开(公告)日:2009-06-17
申请号:CN200810136691.2
申请日:2008-12-31
Applicant: 江苏省电力公司苏州供电公司 , 南京工程学院 , 赵力
IPC: G01R31/02
Abstract: 本发明涉及一种基于调频数字编码的多芯电缆测序方法及其装置,该装置由发送器和接收器组成,分别连接待测多芯电缆的两端;测量时,发射器对每一根待测电缆设计数字编码信号,并对编码信号进行频率调制后发送到待测电缆上;接收端利用测量探头连接任意两根电缆,两根电缆的接收信号通过差分电路获得其中标识为“+”端的电缆的有效接收信号,对有效接收信号进行解调,从而获得所连接的电缆序号并显示结果。采用本发明测量方法的测量装置,体积较小,便于现场使用,在测量时不需使用公共参考线,而且采用本发明的测量方法使得测量的可靠性更高,可进行远距离测试。
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公开(公告)号:CN101814159B
公开(公告)日:2013-07-24
申请号:CN200910024432.5
申请日:2009-02-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了基于自联想神经网络和高斯混合背景模型相结合的说话人确认方法,利用本方法可以提高说话人确认系统的性能。本发明充分考虑了AANN和GMM各自的优点,把AANN嵌入到GMM-UBM,并且提出了一种两阶段的学习方法,交替更新GMM和AANN的参数,并以极大似然概率作为训练GMM和AANN的共同目标,这样使AANN能够学习特征向量间的差异,把特征向量集映射能增大似然概率的子空间,并且由于神经网络的学习特性可以进一步消除信道的不匹配效果。实验表明,采用本发明的说话人确认方法可以有效地降低系统的错误识别率。
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公开(公告)号:CN103152672A
公开(公告)日:2013-06-12
申请号:CN201310110995.2
申请日:2013-04-03
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04R3/00
Abstract: 本发明提出了一种微麦克风阵列接收信号压缩编码及信号恢复方法。其具体方法是对每个时刻微麦克风阵列接收的信号进行压缩变换,并对压缩变换后的信号进行编码。压缩变换矩阵为对角元为1的下三角阵,其非对角元系数由自适应过程更新。自适应过程及其代价函数在更新过程中最小化压缩变换后的信号能量,对各麦克风阵元接收信号解相关,消除各阵元信号之间的冗余信息。每一时刻的压缩编码信号可以通过压缩变换矩阵的逆矩阵恢复出原始接收信号。由于压缩变换矩阵始终保持对角元为1的下三角阵,所以其逆矩阵始终存在,信号恢复过程稳定可靠。
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