结合人类听觉系统，提出了一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法，充分利用复倒谱变换的性质，将原始音频信号分成若干帧，每帧实施复倒谱变换后，在对应位置按照一定的方法嵌入水印信号。水印的提取不需要原始音频信号，是一种盲水印算法。实验结果表明，嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性，而且对添加噪声、重新采样、低通滤波和重新量化等攻击也具有很好的鲁棒性。

奇异谱分析 (SSA) 是一种用于时间序列的非参数谱分解技术，类似于傅立叶或小波分析，其中将时间序列分解为时频矩阵。 然而，SSA 不依赖于严格的参数形式，并且能够以依赖于数据的方式从时间序列中提取非平稳和复杂的组件。 详情请参考SSA.m方法中的文档。

为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题，提出了一种基于参数优化Morlet小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法利用Shannon小波熵作为目标函数，根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化Morlet小波变换的时间带宽积参数，使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳；然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理，以抑制环境噪声的影响，进一步提高时频分布的可读性。实验结果表明，与传统的时频分析算法相比，提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力，能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。

基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息，成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求，提出了利用莱文伯马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较，在中心频率为11.213 GHz，权重比为4∶1的仿真散射谱模型中，本方法相对误差最小，仅0.0015179%，温度相对误差仅为0.152 ℃，且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中，前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合，有效提高了预测精度。

本文实例为大家分享了梅尔倒谱系数实现代码，供大家参考，具体内容如下 @author: zoutai @file: mymfcc.py @time: 2018/03/26 @description: from matplotlib.colors import BoundaryNorm import librosa import librosa.display import numpy import scipy.io.wavfile from scipy.fftpack import dct import matplotlib.pyplot as plt import numpy

为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值降噪阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。

光电二极管阵列检测器

2.主要部件 (1) 高压输液泵：有恒流泵和恒压泵两种。 主要部件之一，压力：150～350×105 Pa。 为了获得高柱效而使用粒度很小的固定相（<10μm），当液体的流动相高速通过时，将产生很高的压力，因此高压、高速是高效液相色谱的特点之一。 应具有压力平稳、脉冲小、流量稳定可调、耐腐蚀等特性 （动画）

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讨论一种数值求解奇异摄动问题的高精度有理谱配点法。用sinh变换的有理谱配点法使Chebyshev节点在边界层处加密，只需较少的节点即可达到较高的精度。为了获得sinh变换中边界层的宽度，设计了一个以误差最小为目标函数的无约束的非线性优化问题，并给出了求解该优化问题的差分进化算法。数值实验表明，与其他的智能算法和传统的优化算法相比，差分进化算法在sinh变换中的参数优化方面具有明显的优势。