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数据采集与处理

数据采集与处理

北大核心

CSCD

CSTPCD

Journal of Data Acquisition & Processing
本刊是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，向国内外公开发行的技术刊物。主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊，中国科技论文统计周期刊，中国科学引文数据库(CSCD)中文核心期刊统计源，并被美国Ei Page One数据库、俄罗斯《文摘杂志》、《中国电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《计算机网用文摘》、《中国导弹与航天文摘》等多种国内外著名检索刊物列为统计源。并是“中国国防科技中文期刊文献数据库”和“中国学术期刊(光盘版)”的成员。
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  • 发文量：3155
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  • H指数：3
  • 开始收录时间：
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  • 维普期刊影响因子： 1.11
  • 万方期刊影响因子：
  • 创刊时间：
  • 国内刊号/CN：32-1367/TN
    国际刊号/ISSN：1004-9037
  • 发行周期：双月刊
    邮发代号：28-235
  • 主管单位：中国科学技术协会
    主办单位：中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学
数据采集与处理-联系信息
  • 主编：贲德
  • 电话：025-84892742
  • 邮箱：sjcj@nuaa.edu.cn
  • 地址：南京市御道街29号
  • 邮编：210016
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  • 摘要：HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新.与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率降低将近一半.本文对HEVC的关键技术进行综述,着重研究探讨了帧内和帧间预测技术的原理和实现过程.
  • 摘要：通过优化投影矩阵的结构可提高压缩感知(Compressed sensing,CS)的重构性能及信号适应的稀疏度范围.该类方法利用迭代更新Gram矩阵使CS投影矩阵逼近最优结构,不同于以往的投影矩阵设计问题,它是一类新的改进CS性能方法.本文阐述了该问题的产生起源、理论基础、目标函数、理想模型以及与编码理论的交叉.在此基础上,分析、总结和比较现有投影矩阵优化方法的构造原理、应用特点以及存在的问题,最后讨论了其未来可能的发展方向.实验结果验证了分析结论的正确性.
  • 摘要：扩散加权图像中的噪声为莱斯噪声并且图像本身含有丰富的边界信息,因而要求对DWI图像有效降噪的同时,能够较好地保留图像的边界信息.由于BEMD算法可将图像分解为细节图像及余项图像,其所分解的细节图像包括DWI图像的边界信息以及主噪声,而余项图像则描述图像的趋势信息.因此,提出一种将二维经验模态分解算法与改进的维纳滤波器相结合的降噪算法,并将该算法应用于DWI图像的降噪中.通过实验,将所提出的算法与其他算法应用于DWI图像的降噪处理,并通过对结果的分析比较证明所提出的算法能够更有效地对DWI图像进行降噪处理.
  • 摘要：视频拼接技术是计算机图形学和计算机视觉的重要分支,它的发展基于静态图像的拼接技术,但由于视频信息的复杂性,视频拼接也有区别于图像拼接,针对实际运用中的实时拼接的需要,本文提出了一种基于控制帧的固定摄像头视频拼接方法.首先采集控制帧图像,对摄像头进行参数标定获得相机内参和光心坐标,再使用一种改进的畸变矫正方法去除摄像头畸变带来的成像失真.然后对控制帧图像进行SIFT特征提取并进行粗匹配,再用RANSAC的方法剔除误匹配点并拟合出图像变换单应阵.最后使用查表法将各摄像头的图像同步投影到大场景图片上,对重合区域进行光亮补偿和多带融合.最终实现速度可达25帧/秒的实时视频拼接.
  • 摘要：针对肺部图像边缘检测中存在的噪声问题,在数学形态学边缘检测的基础上做了3点改进:(1)结合结构元素3个基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,选取适合肺部图像的全方位结构元和多尺度结构元;(2)改进了普通的形态学边缘检测算子,将全方位结构元和多尺度结构元相结合,得到适用于肺部图像的新型复合形态学边缘检测算子;(3)将峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)加入权值计算方法中,改进了权值的计算方法.最后通过仿真实验,对PSNR为50.684 9 dB的肺部噪声图像进行边缘检测,并与一般算法进行比较,结果表明改进算法在PSNR和均方误差(Mean square error,MSE)上均有明显改善,能够检测出更清晰、去噪效果更好的肺部图像边缘.应用于其他图像或加入不同噪声时,本文算法也能检测出更清晰的图像边缘,表明该算法具有很好的鲁棒性.
  • 摘要：利用模糊支持向量机进行路面不平度识别.针对支持向量机对样本中的噪声点和野值点特别敏感的缺点,采用将样本到类中心的距离作为样本的模糊隶属度,并结合改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化.通过对实验数据的训练扣测试,该方法的最高平均识别率提高到了77.5％,高于一般支持向量机的72.5％的识别率.数据处理表明模糊隶属度的引入强化了有效样本对分类的影响,减弱了噪声点和野值点对分类的影响,提高了路面不平度识别率.
  • 摘要：传统的非负矩阵分解方法没有充分利用数据间的内在相似性,从而影响了算法的性能.为此,本文提出一种潜在信息约束的非负矩阵分解方法.该方法首先利用迭代最近邻方法挖掘原始数据的潜在信息,然后利用潜在信息构造数据之间的相似图,最后将相似图作为约束项求得非负矩阵的最优分解.相似图的约束使得非负矩阵分解在降维过程中保持了原始数据之间的相似性关系,进而提高了非负矩阵分解的判别能力.图像聚类实验结果表明了该方法的有效性.
  • 摘要：单词嵌入是指运用机器学习的方法,将位于高维离散空间(维数为词典单词数目)中的每个单词映射到低维连续空间的实数向量的技术.在很多文本处理的任务中,单词嵌入提供了更好的语义级别的单词特征表示,从而为文本处理任务带来了诸多便利.同时,大数据时代海量的未标注文本数据,以及以深度学习为代表的机器学习技术的发展使高效的单词嵌入技术成为可能.本文将给出单词嵌入的定义以及实际意义,同时将综述目前单词嵌入技术的几种典型方法,包括基于神经网络的方法、基于受限玻尔兹曼机的方法以及基于单词与上下文共生矩阵分解的方法.本文将详细介绍不同模型的数学定义、物理意义以及训练方法,并给出他们之间的比较.
  • 摘要：二维条码作为一种重要的自动识别技术,有极大的商用前景.有效地解决二维条码图像模糊问题是其能够得以广泛应用的关键.针对条码识别中的常见3类模糊函数,设计了一个基于不变矩的辨识方法.文中分析了不同的模糊类型的频域图像的差异.经过边缘检测和去噪音的预处理后,对图像进行二值化,并提取矩特征进行辨识.最终实验表明本文设计的算法具有很好的识别率.
  • 摘要：数字图像取证中,目前的重采样检测算法都是检测图像中是否存在插值过程引入的周期性,而周期性的判定一般通过在频域的幅度谱中寻找峰值来进行,进而通过峰值的位置来计算重采样因子.但是由于重采样过程中的频率混叠问题导致了重采样因子不能完全确定.针对这个问题,本文提出一种时域中计算重采样因子的方法.重采样图像中每个像素行(或列)和相邻行(或列)的冗余性大小不同,并且冗余性大小呈现出周期性的分布.通过检测此特征就可以实现对重采样的取证,并且确定重采样因子.实验显示,在未压缩的图像中算法可以正确地估计出所有重采样因子,在压缩图像中本文的算法较之前的算法也有明显的优势.
  • 摘要：针对超指数迭代盲均衡算法(Super-exponential iteration,SEI)均衡高阶非常模QAM信号时均方误差较大甚至失效的缺陷,提出了一种坐标变换指数迭代并行软切换(Coordinate transformation SEI-decision directed,CTSEI-DD)盲均衡算法.该算法将坐标变换引入到超指数迭代盲均衡算法中,并与判决引导DD算法结合,以软切换方式并行运行,充分发挥了坐标变换、超指迭代数算法及DD算法的优点,收敛速度快、均方误差小,适合于对高阶非常模QAM信号进行有效均衡.在利用Matlab工具对该算法性能进行验证并获得该算法中各参数值的基础上,在集成开发环境(Code composer studio,CCS)中,编写C语言代码并进行调试,在TMS320VC5509芯片实现了该算法.
  • 摘要：基于核Fisher判别(Kernel fisher discriminant,KFD)和加权码书映射(Weighted codebook mapping,WCBM),提出了一种MDCT(Modified discrete cosine transform)域的音频信号削波修复方法.首先根据音频信号的MDCT系数提取子带包络等四种削波特征参数;其次,利用这些特征参数训练检测音频信号出现削波的核Fisher分类器;最后,利用子带包络的WCBM来修复音频信号的削波.测试结果表明,本文所提方法能有效修复音频信号的削波,其性能优于现有的几种削波修复方法.
  • 摘要：研究了一种基于过零点的时延测量方法,在建立过零点搜索模型的基础上推导得出时延测量的测量结果表达式;定量分析了高斯白噪声条件下过零点时延测量的测量精度,得到测量误差的理论表达式.仿真与实验表明,过零点时延测量精度与信号频率、过零点数目、信噪比密切相关,当信噪比较高时,其测量精度与经典FFT法相当,而优势在于过零点时延测量的算法简单、计算量小,适用于对实时性要求较高的测量场合.
  • 摘要：拾音器和声源的相对运动造成的多普勒效应使道旁声学信号的频谱发生了畸变,从而无法准确地反映设备状态.为了解决多普勒效应带来的采集信号频谱畸变,准确恢复原信号频谱结构,本文提出了一种基于频偏率的变采样技术方法,在通过外部条件获得信号频偏变化曲线后,根据频偏曲线获得每个采样点的频偏比例,利用变采样技术,通过插值方法获得新采样信号.该方法是对作者所提出的重采样技术校正多普勒频偏方法的深化和提高,使其能准确恢复原声学信号频偏结构.最后通过仿真信号和实验验证了该方法的有效性.
  • 摘要：发音动作参数描述发音过程中唇、舌、颚等发音器官的位置与运动.本文对给定文本与语音情况下中文发音动作参数的预测方法进行了研究.首先,设计并实现了基于电磁发音仪的发音动作参数采集与预处理方法,通过头部运动规整与咬合面规整保证了发音动作参数的可靠性;其次,将隐马尔科夫模型应用于中文发音动作参数预测,采用包含声学参数与发音动作参数的双流模型结构实现从声学参数到发音动作参数的映射,并且分析对比了建模过程中不同上下文属性、模型聚类方式以及流间相关性假设对于中文发音动作参数预测性能的影响.实验结果表明,当采用三音素模型、双流独立聚类并且考虑流间相关性的情况下,可以获得最优的预测性能.
  • 摘要：语音信号的频谱结构复杂性决定了其短时谱分布不能用单一的概率密度函数(Probability density function,PDF)准确描述.据此,提出了一种采用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模以实现语音增强的新方法.首先,采用超高斯混合模型对语音信号幅度谱的先验分布进行建模,相对于传统的单一模型,该模型能更好地描述语音信号的多类特性;然后,在增强过程中自适应更新混合分量的PDF及其权重,从而克服了传统模型难以跟踪语音信号分布动态变化的缺点.仿真结果表明与传统的短时谱估计算法相比,该算法的噪声抑制性能有较大的提升,增强语音的主观感知质量也有明显改善.
  • 摘要：针对语音取证中相同采样率的语音拼接识别进行研究,着重分析了拼接对噪声特征的影响,提出了基于分数倒谱变换的拼接帧检测算法和语音拼接联合识别模型.实验结果表明,在分数阶因子a为0.2时,分数倒谱变换的拼接帧过零率检测算法优于普通倒谱域方差法,在分数阶因子a为1.2时,分数倒谱变换的拼接帧高频方差检测算法优于普通倒谱域方差法.
  • 摘要：提出了一种融合下界估计和分段动态时间规整的语音样例快速检索方法.该方法针对缺乏合适的训练数据等语音资源较为有限的语言进行快速检索所设计.此方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率;然后,根据限制条件在测试语句中选定候选分段,并计算查询样例和每个候选分段之间实际动态时间规整得分的下界估计,再运用K最近邻搜索算法搜索与查询样例相似度最高的分段;最后,使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正.实验结果表明:尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度,但其检索速度优于后者,且检索结果经过虚拟相关反馈技术修正后,其检索精度也得到有效提升.
  • 摘要：针对关键词中的集外词检索任务,提出采用音素、音节、词片三种子词单元进行多流信息的联合检索算法,其中对基于音素的语音检索(Spoken term detection,STD)系统使用基于n元语言模型-加权有限状态机的完全匹配检索降低漏警,对基于音节、词片的STD系统使用模糊匹配检索降低虚警,最后采用线性逻辑回归(Linear logistic regression,LLR)的算法将三个子系统的结果进行融合.在NIST STD 2006语音检索评测的英语电话会话语音测试集上的实验结果表明,相对于最好的单流系统,多流信息融合获得了12％的实际词项权重值(Actual term weighted value,ATWV)相对提升.
  • 摘要：针对关键词检测中的集外词问题,提出了一种融合查询扩展和动态匹配的方法.查询扩展和动态匹配是在不同的层面补偿集外词发音的不确定性.考虑到两者潜在的互补性,采用两种融合方法:一种方法是结果融合,分别应用查询扩展和动态匹配并行的检测集外词,然后合并检测结果;另一种是置信度融合,融合最小编辑距离和发音得分构成混合置信度进行集外词的检出与确认.实验结果表明,第二种融合方法的效果更好,品质因数相比基线系统有了显著提升.
  • 摘要：为准确运用波束形成声源识别结果清晰化方法识别声源,基于仿真模拟的已知单声源、不相干声源、相干声源的识别成像图及性能曲线和进行的扬声器声源识别算例试验,对比分析DAMAS2,FFT-NNLS,CLEAN,CLEAN-SC的性能,结果表明:四种方法在识别单声源、不相干声源时均能有效衰减旁瓣,显著提高分辨率,CLEAN-SC的准确度最高;对于相干声源,DAMAS2,FFT-NNLS的识别准确度高,CLEAN-SC不能识别相干声源;计算效率方面,DAMAS2最高,FFT-NNLS次之,CLEAN,CLEAN-SC略低.
  • 摘要：采用脉冲发生器作为点声源,通过控制水平角、仰角和距离等三维空间参数,测量了一种高空间分辨率的结构化头相关传递函数,其中包括头传递函数、头和耳廓传递函数以及头和躯干传递函数.基于测得的结构化头相关传递函数,分析了各结构对头相关传递函数的影响,并结合本研究测得的结构化头相关传递函数和2009年测得的完整头相关传递函数,基于两种加性法则计算分析了耳廓传递函数,分析结果表明两种方法得到的耳廓相关传递函数具有高相关度,验证了头相关传递函数是由头、躯干和耳廓的传递函数叠加而成的合理性.
  • 摘要：目前的说话人识别系统在噪声环境下性能将急剧下降,为了解决这一问题,提出了一种新的基于稀疏编码的说话人识别方法.该方法用一个通用背景字典(Universal background dictionary,UBD)刻画说话人语音的共性,并为每个说话人和环境噪声训练相应的字典来刻画说话人和环境的特殊变化.这些字典被拼接成一个大字典,然后将待测试语音稀疏分解在这个大字典上以实现说话人识别.为了提高说话人字典的区分能力,通过从说话人字典中移除与通用背景字典原子相似的原子来优化说话人字典.为了跟踪变化的噪声,采用混噪语音在线更新噪声字典.在各种噪声条件下的实验表明,所提出的方法在噪声环境下具有较强的鲁棒性.
  • 摘要：核主分量分析(Kernel principal component analysis,KPCA)是一种利用核方法将主分量分析(Principal component analysis,PCA)推广后的学习方法,KPCA方法能够使得输入空间线性不可分的样本在特征空间有更好的可分性.典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)是分析两组随机变量之间的相关性的一种统计方法.本文提出将KPCA方法用于语音情感识别中,并采用KPCA和CCA结合的方法用于情感识别.与传统的PCA方法进行了对比,研究结果表明基于KPCA及KPCA+CCA的情感识别有较好的效果.
  • 摘要：为了克服利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行语音转换的过程中出现的过平滑现象,考虑到GMM模型参数的均值能够表征转换特征的频谱包络形状,提出一种基于GMM与人工神经网络(Artificial neural network,ANN)混合模型的语音转换.该方法利用ANN对GMM模型参数的均值进行转换;为了获取连续的转换频谱,采用静态和动态频谱特征相结合来逼近转换频谱序列;鉴于基频对语音转换的重要性,在频谱转换的基础上,对基频也进行了分析和转换.最后,通过主观和客观实验对提出的混合模型的语音转换方法的性能进行测试.实验结果表明,与传统的基于GMM模型的语音转换方法相比,本文提出的方法能够获得更好的转换语音.
  • 摘要：讨论了一种新的基于均值超矢量聚类的说话人确认方法,在确保性能的情况下放宽对语料的要求,聚类训练语料是每个说话人只有一段语音的小语料.以女性统一背景模型(Universal background model,UBM)为基准,对所有女性训练语音均值超矢量相对该UBM的偏移聚类,判别待映射男性语音所属类别后进行特征映射,在特征参数域同时削减掉匹配到的通道信息和一部分女性说话人信息.实验表明,不论从性能还是语料角度,采用本文方法相对其他方法均具有一定优势.
  • 摘要：基音周期的提取在语音信号处理领域有着广泛的应用.受基于归一化自相关函数基音周期提取算法和多带激励(Multi-band excitation,MBE)声码器中基音检测算法的启发,本文提出了一种改进的基音周期提取算法.该算法主要由预处理、时域基音粗估、基音平滑、时变滤波搜索、小数基音周期估计等5个部分组成.实验表明:该算法能达到更高的搜索准确度,得到更加平滑的基音周期曲线;与传统自相关检测算法相比,该算法有很好的抗噪性.
  • 摘要：传输函数中的瞬逝部分和平面波入射角会影响合成平面波声场的性能.本文通过在波数域使用矩形窗修改传输函数,消除合成声场中的瞬逝声场.在平面波频率和离散次源间隔一定时,利用合成声场抗混叠的条件,分析加窗后的传输函数和平面波入射角对合成平面波声场的影响.仿真结果表明,当给定的平面波入射角使抗混叠频率大于平面波频率时,修改的传输函数可以提高合成平面波声场的性能.
  • 摘要：介绍了语音情感识别领域的最新进展和今后的发展方向,特别是介绍了结合实际应用的实用语音情感识别的研究状况.主要内容包括:对情感计算研究领域的历史进行了回顾,探讨了情感计算的实际应用;对语音情感识别的一般方法进行了总结,包括情感建模、情感数据库的建立、情感特征的提取,以及情感识别算法等;结合具体应用领域的需求,对实用语音情感识别方法进行了重点分析和探讨;分析了实用语音情感识别中面临的困难,针对烦躁等实用情感,总结了实用情感语音语料库的建立、特征分析和实用语音情感建模的方法等.最后,对实用语音情感识别研究的未来发展方向进行了展望,分析了今后可能面临的问题和解决的途径.
  • 摘要：首先对深度学习进行简要的介绍,然后就其在语音信号与信息处理研究领域的主要研究方向,包括语音识别、语音合成、语音增强的研究进展进行了详细的介绍.语音识别方向主要介绍了基于深度神经网络的语音声学建模、大数据下的模型训练和说话人自适应技术;语音合成方向主要介绍了基于深度学习模型的若干语音合成方法;语音增强方向主要介绍了基于深度神经网络的若干典型语音增强方案.最后对深度学习在语音信与信息处理领域的未来可能的研究热点进行展望.

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