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基于16位單片機的語音電子門鎖系統(tǒng)
摘要：介紹采用聲紋識別技術(shù)、在凌陽SPCE061A單片機上實現(xiàn)的一種語音電子門鎖身份認證系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)性能穩(wěn)定，識別效果好，可以推廣使用。 關(guān)鍵詞：聲紋識別 基于周期 線性預測 模式匹配 DTW 生物識別技
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電力電子電路健康監(jiān)測的特征參數(shù)選取和閾值建立
摘要：文中提出的是關(guān)于電力電子電路健康監(jiān)測的特征參數(shù)選取和健康閾值確定的方法。該方法以到健康樣本集的馬氏距離為特征參數(shù)，以正態(tài)化馬氏距離的均值和均方差構(gòu)建健康閾值。本文以Buck電路為例，選擇電路輸出電壓
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基于SPCE061A的語音識別技術(shù)
SPCE061A是凌陽公司設計的一種16位單片機，該款單片機資源豐富，具有極高的性價比，該單片機內(nèi)置有2路DA轉(zhuǎn)換，8路AD轉(zhuǎn)換及在線仿真，并且有16×16位的乘法運算和內(nèi)積運算的DSP功能，這為它進行復雜的語音數(shù)字信
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基于SPCE061A的語音識別技術(shù)應用
基于SPCE061A的語音識別技術(shù)應用
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遙測文件截取器軟件設計與實現(xiàn)
O 引言隨著科技的進步，空空導彈的研制越來越復雜。相應地就有越來越多的數(shù)據(jù)信息需要遙測傳輸，這必然導致遙測接收的數(shù)據(jù)文件較大。以3 Mb/s碼率計，10 min的遙測數(shù)據(jù)就有214 MB之多。數(shù)據(jù)處理軟件往往需要經(jīng)過異步
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關(guān)于LED的特征參數(shù)解析
光強度(LuminousIntensity;IV)光強度定義為單位立體角所發(fā)射出的光通量，單位為燭光(CandELa,cd)。一般而言，光源會向不同方向以不同強度放射出其光通量，在特定方向單位立體角所放出之可見光輻射強度即稱之為光強度
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遙測幀數(shù)、時間和特征參數(shù)的截取方法介紹
O 引言 隨著科技的進步，空空導彈的研制越來越復雜。相應地就有越來越多的數(shù)據(jù)信息需要遙測傳輸，這必然導致遙測接收的數(shù)據(jù)文件較大。以3 Mb/s碼率計，10 min的遙測數(shù)據(jù)就有214 MB之多。數(shù)據(jù)處理軟件往往需要經(jīng)過
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基于VC6.0的遙測幀數(shù)、時間和特征參數(shù)的截取方法
O 引言 隨著科技的進步，空空導彈的研制越來越復雜。相應地就有越來越多的數(shù)據(jù)信息需要遙測傳輸，這必然導致遙測接收的數(shù)據(jù)文件較大。以3 Mb/s碼率計，10 min的遙測數(shù)據(jù)就有214 MB之多。數(shù)據(jù)處理軟件往往需要經(jīng)過
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基于PCANN的說話人識別方法研究
1引言說話人識別是根據(jù)從說話人所發(fā)語音中提取信息判斷說話人身份的過程。語音信號中包含了話音特征和說話人個性特征，說話人識別的關(guān)鍵問題之一是提取反映說話人個性的語音特征參數(shù)。在說話人識別系統(tǒng)中常用的語音特
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MFCC及提取流程概述
概述 MFCC：Mel頻率倒譜系數(shù)的縮寫。Mel頻率是基于人耳聽覺特性提出來的，它與Hz頻率成非線性對應關(guān)系。Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)則是利用它們之間的這種關(guān)系，計算得到的Hz頻譜特征?！ 谩 FCC已經(jīng)廣泛地應
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基于修正的M距離輻射源識別方法及計算機仿真
摘要：提出了一種基于修正的M距離輻射源識別的新方法。該方法對各特征參數(shù)作加權(quán)值處理，得到一種新的相似性度量標準，大大提高了識別的準確性。通過計算機仿真，驗證了該方法的合理性與有效性?，F(xiàn)代戰(zhàn)場電磁環(huán)境日益
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基于MATLAB的皮膚聽聲器系統(tǒng)的研究
摘要：為了使皮膚聽聲器能夠辨析語音，設計了基于MATLAB的皮膚聽聲器系統(tǒng)。該系統(tǒng)以MATLAB軟件為平臺，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了語音信號的錄制、播放、預處理、分段濾波、特征提取等功能，并利用特征參數(shù)辨析語音。本系統(tǒng)達
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高階累積量調(diào)制識別改進算法的FPGA實現(xiàn)
摘要：基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號識別算法在低信噪比環(huán)境下識別率較低。針對這一問題，提出了高階累積量的改進算法，通過調(diào)整特征參數(shù)的判別順序先識別出MASK信號的方式，取得了較好的效果。討論了該算法的FPGA設
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高階累積量調(diào)制識別改進算法的FPGA實現(xiàn)
摘要：基于高階累積量的數(shù)字調(diào)制信號識別算法在低信噪比環(huán)境下識別率較低。針對這一問題，提出了高階累積量的改進算法，通過調(diào)整特征參數(shù)的判別順序先識別出MASK信號的方式，取得了較好的效果。討論了該算法的FPGA設
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遙測幀數(shù)、時間和特征參數(shù)的截取方法
O 引言 隨著科技的進步，空空導彈的研制越來越復雜。相應地就有越來越多的數(shù)據(jù)信息需要遙測傳輸，這必然導致遙測接收的數(shù)據(jù)文件較大。以3 Mb/s碼率計，10 min的遙測數(shù)據(jù)就有214 MB之多。數(shù)據(jù)處理軟件往往需要
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MFCC概述及提取流程
概述 MFCC：Mel頻率倒譜系數(shù)的縮寫。Mel頻率是基于人耳聽覺特性提出來的，它與Hz頻率成非線性對應關(guān)系。Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)則是利用它們之間的這種關(guān)系，計算得到的Hz頻譜特征。 應用 MFCC已經(jīng)廣泛地應
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說話人語音特征子空間分離及識別應用
本文依據(jù)主元分析原理從語音特征觀察空間分離說話人語音特征子空間，對輸入語音特征矢量與子空問的距離測度進行了定義，并對基于特征子空問的說話人識別性能進行了分析。說話人語音訓練樣本提取特征后在語音特征觀察空間形成具有一定散度的分布，根據(jù)主元分析原理和分布散度提取主要散度本征向量作為基底構(gòu)成說話人語音特征子空間，并通過測試語音特征矢量與子空間的距離測度進行模式匹配。實驗結(jié)果表明，特征子空間方法對說話人識別是有效的，特別是在小于3秒的短時測試語音下能夠得到較高的識別率。
