基于简化多重分形谱算法的声信号预警识别

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基于1阶Minkowski度量的多重分形谱算法

第３３卷第７期
２０１２年７月
兵
工
学
报
Ｖ０．３１３Ｎｏ．７
ＡＣＴＡＡＲＭＡＭＥＮＴＡＲＩＩ
Ｊ．ｕ１
２２Ｏ１
基于１阶Ｍｉｋｗｋ度量的多重分形谱算法ｎｏｓｉ
张胜，方向，张卫平
（．放军理工大学工程兵工程学院，苏南京２００；．放军国际关系学院５系，江苏南京２０３）１解江１０７２解１０９
ＺＨＡＮＧｈｎ，ＦＡＮＧａｇＺＨＡＮＧｅ．ｉｇＳｅｇＸｉｔｆＥｇｎｅｉｇＰＡＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ１Ｅｇｎｅｉｎｔｕｅｏｎｉｅｒ，Ｌｉｅｓｔｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙ，Ｎａｊｎ１０７，ｊｎｓｎｔｎｙｎｉｇ２００ｉｇｕ，Ｃｉａ；ａｈｎ２Ｄｐｒｍｅｔ．ｅａｔｎ５，ＰＡＩｓｉｔｎｏｎｅｎｔｎｌＲｌｔｎ，Ｎａｊｇ２０３ＬｎｔｕｉｆＩｔｒａｉａｅａｉｓｔｏｏｏｎｉ１０９，Ｊａｇｕ，Ｃｉａｎｉｎｓｈｎ）
ｍｅｈｄｉｉｈｒｔｎｚｒ — ａｓａａｙｉｔｏｓｏｙｔｏｓｈｇｅｈａｅｏｐｓｎｌｚｎｇｍｅｈｄｗｅｕｅｔｄａ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｆｒｔｎｐｒｃｓｉｇ；ｉｅｔｆｃｔｎｆｒｅｒｙａａｍｉｇ；ｍｕｆａｔｌｓｅｔｕｍ；ｔｎ・ａｉ－ｎｏｍａｉｏｅｓｎｏｄｎｉａｉａｌｌｒｎｉｏｏｈｉｃａｐｃｒｒａｋｒｄａ

基于多重和高阶分形特性的雷达信号调制方式识别

ｋ
对式（）１两边各自乘ｑ次方并取和得到：
ＮＮ
ｘｇ一∑ ＝ ∑ （）（）＝Ｌ叩：
—
（３）
（）４
Ｈ一一∑ Ｐｏｉｇｌｐ
—
（）１１
（２１）
ｌ
ｌ
ｚ１一
ｇ次信息维Ｄ。广义维数）义为：（定
是由一些具有不同局域分形维数的局域分形结构所组成。这种由不同局域分形结构组成的整体便称为多重分形［。把所研究的对象分为Ｎ个小区１］
ｒ＝（） ∑ （）专（ｉ＝，一ｊ＝ｚ一。７］）
１引言
分形理论中的盒维数能反映分形集的几何尺
展，重分形也称作 “ 标度分形” “ 分形” 。多多、复等它用一个谱函数来描述分形体不同层次的生长特
征，系统的局部出发来研究其最终的整体特征。从另外在研究分形特征的时候，常会发现几个表面常或结构完全不同的分形集有着相同或相似的分形维数，这时仅用分形维数已无法对其进行区分。故用高阶分形特性缝隙作为分维的一个补充。本文
式（）明ａ是表征分形体某一小区域的分２表
维，称为局部分维。由于小区域数目很大，是可于得到一个由不同０所组成的无穷数列构成的谱／／
（，）１
尼为信号的多重分形广义维数谱，Ｄ

基于谱减法的语音增强技术

算法实现流程
逆快速傅里叶变换（IFFT）
对增强后的频谱进行逆快速傅里叶变换，得到增强后的时域信号。
后处理
对增强后的信号进行后处理，如门限判决、非线性处理等，以提高增强效果。
算法优化与改进
01
02
03
自适应噪声估计
采用自适应滤波算法，根据输入信号自动调整噪声估计的参数，以提高噪声估计的准确性和鲁棒性。
基于谱减法的语音增强技术是一种常用的方法，通过去除噪声成分来提高语音质量。
研究意义
基于谱减法的语音增强技术在实际应用中具有重要意义，如语音通话、语音助手、语音识别等。
通过对谱减法的研究，可以深入了解语音信号的特性，为语音处
理技术的发展提供理论支持。
基于谱减法的语音增强技术还可以为其他相关领域提供借鉴和参考，如音频处理、音频分析等。
在实际应用中，谱减法常用于语音信号处理领域，特别是在语音识别、语音合成和语音存储等场景中。
谱减法还可以与其他语音增强技术结合使用，如基于规则的增强方法、基于神经网络的增强方法等，以进一步提高语音增强的效果。
通过使用谱减法，可以有效降低噪声干扰，提高语音信号的清晰度和可懂度，从而提高语音处理系统的性能。
谱减法在语音增强中表现出较好的效果，能够有效降低噪声干扰，提高语音质量。
通过对不同噪声环境下的实验，证明了谱减法在不同场景下的适用性和鲁棒性。
与传统滤波器方法相比，谱减法具有计算复杂度低、处理速度快等优势，适合实时语音处理应用。
研究不足与展望
当前研究主要集中在谱减法的基本算法和改进上，对于复杂噪声环境的适应性还有待提高。
鲁棒性分析
在不同噪声类型和强度下，谱减法均表现出较好的鲁棒性。

多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用

多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用
董远;胡光锐
【期刊名称】《上海交通大学学报》
【年(卷),期】1999(33)11
【摘要】语音气流中具有混沌特征，而分形可以定量地分析混沌现象，故分形可作为分析语音信号的数学工具．由于传统的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ维数没有考虑关于集合中点的分布信息，本文引入多重分形维数来克服上述缺点．实验表明，多重分形维数语音分割方法明显好于单一Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ
【总页数】3页(P1406-1408)
【关键词】分形;多重分形;语音分割;语音识别;维数
【作者】董远;胡光锐
【作者单位】上海交通大学电子工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34;TP391.42
【相关文献】
1.多重分形维数谱及其在内燃机故障诊断中的应用 [J], 夏勇;张振仁;商斌梁;薛模根;郭明芳
2.基于Z-ordering的多重分形维数及多重分形谱算法 [J], 闫光辉;马志程;刘利松;杜琳娜;杨霞霞
3.锈蚀钢材表面的分形维数与多重分形谱 [J], 徐善华;夏敏
4.基于分形维数实现语音分割和增强 [J], 陈亮;张雄伟
5.基于MFCC与分形维数混合参数的语音识别 [J], 雷涛;姚明海;马洪蕊
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基于多重分形谱的小麦病害图像特征提取方法

的识别；田有文等将支持向量机方法应用于黄瓜、葡萄、玉米、番茄等的病害识别中，取得了很好的识别效果；陈Байду номын сангаас旗等
提取小麦的颜色特征对小麦病害进行识别，提高了病害识别的
准确率。现有的研究大多数基于纹理特征和颜色特征在可见光范围内进行病害识别，这些方法或算法比较复杂，运行时间较长，并且达不到理想的识别效果。本研究引入提升格式的多小波变换和多重分形理论，提取小麦病害图像的８个多重分形谱值，作为小麦病害的形状特征，旨在通过提取小麦病害的形状特征值进行小麦病害的诊断。
ｌｎｄ：ａＣＭＩ／ＡＡＢ，２０００．
作者简介：张飞云（１９７６一），女，河南周Ｉｓ１人，硕士，讲师，主要从事信
号处理、模式识别研究。Ｅ—ｍａｉｌ：ｙｔｙｘ＿１２３＠１６３．（ｔｏｍ。
２０００－２００８年水稻条纹叶枯病在江苏连年严重发生的现状。
江苏水稻条纹叶枯病的主要防治策略“ 抗、避、断、治” ，而
生产上常用的是 “ 治虫控病” ，即通过使用化学药剂防治灰飞虱切断其传毒过程以达到预防病害流行的目的。２００１－２００３年在江苏的防治实践中发现，在灰飞虱发生量较低的情况下，
一
９Ｏ一
江苏农业科学
２０１３年第４１卷第３期
张飞云．基于多重分形谱的小麦病害图像特征提取方法［Ｊ］．江苏农业科学，２０１３，４１（３）：９０—９２

基于多重分形谱的道路交通事故分析

ｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｆｒａｃｔａｌｓｐｅｃｔｒｕｍｏｆｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｎＳｈａｎｄｏｎｇｐｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ２００８ｔｏ
ｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｈａｖｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｆｒａｃｔａ１ｄｉｓｔｒｉｂｕ — ｔｉｏｎ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｔｈｅｏｒｅｔｉｃａ１ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔ；ｔｈｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｆｒａｃｔａｌｓｐｅｃｔｒｕｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｆｒａｃｔａｌｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｆｒａｃｔａｌｓｐｅｃｔｒｕｍｗｅｒｅｂｒｉｅｆｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｆｒａｃｔａｌｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｒｅｓｅａｒｃｈ

基于多重分形的语音情感识别研究

学校代号10536 学号0810803562 分类号TP391.4 密级公开硕士学位论文基于多重分形的语音情感识别研究学位申请人姓名张密霞培养单位长沙理工大学导师姓名及职称叶吉祥教授学科专业计算机应用技术研究方向人工智能及其应用论文提交日期2011年3月学校代号：10536学号：0810803562密级：公开长沙理工大学硕士学位论文基于多重分形的语音情感识别研究学位申请人姓名张密霞导师姓名及职称叶吉祥教授培养单位长沙理工大学专业名称计算机应用技术论文提交日期2011年3月论文答辩日期2010年5月答辩委员会主席车生兵教授Speech Emotion Recognition based on MultifractalbyZhang Mi-xiaB.E.( Changsha University of Science & Technology) 2008A thesis submitted in partial satisfaction of theRequirements for the degree ofMaster of EngineeringinComputer Application TechnologyinChangsha University of Science & TechnologySupervisorProfessor Ye Ji-xiangMarch, 2011长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

一种简化的多重分形维数算法

关键词：简化；多重分形维数；算法
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ；ｍｕｌｔｉ－ｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎ；ａｌｇｏｉｔｒｈｍ
中图分类号：ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１００６－－４３１１（２０１４）０９ — ０１８１ — ０２
０引言
雷达回波中通常包含有大量与目标特征有关的信息
ｘ（８）＝Ｐ＝ｌ
由此进一步定义广义分形维数Ｄ为：
（２）
摘要：多重分形维数可以从不同的层次上刻画信号的几何特性，从而提取不同信号的信号特征。本文提出了一种改进的多重分形维数算法，改变了传统多重分形维数对ｑ维特征进行累加的计算方法，在保证算法计算复杂度基本不变的情况下，增加了信号特征的规律性和类内聚集度。仿真结果表明，对于不通信号的分类，改进算法具有更好的可分离性。
在Ｄ的求值过程中，取消对不同区域但是，识别效果有了明显的提高。将多重分形谱特征应用的算法进行了改进，的概率的求和过程，直接计算不同层次信号的多重分形特到雷达信号的脉内调制特征识别中，识别效果显著。给出了计算离散信号的多重分形谱特征的方法，对多重分形维征，即：定义函数ｘ（８）为：Ｘ（￡）＝
ＶａｌｕｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

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Ｈｚ一』ｚ（ ≥０），
一
１ｌ（ｉｈ１ｑｌ（ｍｐｎ
一
ｒ）），１ｑ≠ ㈤图１测试示意图
ｍ
Ｆｇ１Ｔｈｋｔｈｍａｆｅｐｒｍｅｔｉ．ｅｓｅｃｐｏｘｅｉｎ
２６
探测与控制学报
４
高于目前常用的过零率检测方法。
关键词：多重分形谱；坦克噪声；预警识别
中图分类号：Ｊ；Ｎ１．文献标志码：文章编号：０８１９（１） — ２— Ｔ４Ｔ９１７Ａ１０— ４２１００４０１０３０４ＡｎｋｒｄｉｔｄＮｏｓｄｎｔｆｃｔｏｅｈｄＢａｅｎＴａ－ａａｅｉｅＩｅｉａｉｎＭｔｏｓｄｏｉ
张
胜等：基于简化多重分形谱算法的声信号预警识别
２５
等）噪声一般都有显著的混沌特性差异，常见的环境了ｑ－对应关系的广义维数分形谱。Ｄ噪声一般混沌特性不明显。描述混沌信号的主要参
量是分形维数，它是由辐射源的结构决定的，例如坦克发动机参数等。所以声信号广义维数多重分形谱
Ｋｅｒｓ：ｌｆａｔｌｐｃｒｍ；ａｋｒｄａｅｏｓ；ｄｎｉｉｔｎｆｒｅｒｙａａｍｉｇｙｗｏｄｍｕｔｒｃａｅｔｕｔｎ－ａｉｔｄｎｉｉｅｔｃｉｏａｌｌｒｎｉｓｅｆａｏ
０引言
的多重分形谱算法，目前该方法已经在目标水声信号识别等方面取得了部分较好的应用效果［］２。丁
来的乘法运算简化为加法运算，将大大提高运算速似性的结构特点，把测得的时间序列嵌入到一定维度，缩短识别时间。数的欧氏空间中，进而考察这些向量在广义维数定将式（）４代人式（）计算测度概率（）再将２，，。．义下的测度相似性指标［８＿。得到的（）ｒ和参考距离ｒ代入式（）阶数ｑ３，选择２首先，目标噪声的时间序列信号进行相空间对１之间的整数，０组成了ｑ对应关系的广义维数－Ｄ。重构。选择嵌入空间维数，般 ≥ ２＋１１１，一Ｄｑ［－］０１分形谱。根据状态多次测得的Ｄ取平均值作为先验０但嵌入空间维数也不能太大，否则样本量可能显得值，并将其最大误差作为置信区间。识别时，只需要较少，无法在有限样本中观察到分形现象。对信号进行一定长度采样，选定某个阶数ｇ计算Ｉ，）口其次，计算奇异性测度。计算ｈ个向量中，两两值，并与置信区间作比对，落在置信区间内的，判定向量（和ｊ之间的奇异性测度。目前常用算为目标，），）（否则判定为虚警。法都是选择２一范数测度，即
ＡｂｔａｔＡａｋｒｄａｅｏｓｅｔｉａｉｎｍｅｈｄｂｓｄｏｉｌｉｌｔｆａｔｌｐｃｒｍＯｓｌｅｔｅｐｏｌｍｓｒｃ：ｔｎ－ａｉｔｄｎｉｉｎｉｃｔｔｏａｅｎｓｅｄｆｏｍｐｉｅｍｕｉｒｃａｓｅｔｕｔｏｖｈｒｂｅｆｄ－
．．
声信号广义维数多重分形谱算法的基本思想是：测得的信号时间序列包含了系统的混沌特性，它
会在不同的尺度上表现出相似性。为了考察这些相
一
（（）（），）一
＝
ＪＨ一 ★ （）壬＋ｌ４
ｌ
（）和（）中元素之差的绝对值和。这种改进把原
速度快、识别率高，但还存在采样时间长，受环境噪压力脉动引起的，排气时气体与管道的摩擦将产生
声影响虚警率较高等问题。
＊收稿日期：０１０—５２１—２０修回日期：０１０ —６２１—４２
湍流，而湍流系统的声辐射已经被证明包含着混沌
２世纪８年代，ａｅｓ出了时间序列信号行为嘲。不同的目（ＯＯＴｋｎ提标如直升飞机、坦克、轮式车辆
ｏｒｅｃｌｕａｉｎａｕｔｆｔｅｐｅｅｔａｏｓｉｐｓｉｅｉｅｔｉｔｎｍｅｈｄｆｒｅｒｙｗａｎｎｓｐｏｏｅｈｓｆｌｇｃｌｔｍｏｎｈｒｓｎｃｕｔａｓｎｉｃｉｔｏａｌｒｉｇｗａｒｐｓｉｔｉａａｏｏｃｖｄｆａｏｏｄｎｐｐｒＴｈｘｅｍｅｔｌｅｕｔｎｃｔｈｔｔｅｐｒｏｍａｃｆｅｒｙａａｉｆｔｉｔｏｓｂｔｅｈｎｚｒ－ａｅ．ｅｅｐｒｎａｓｌｓｉｄａｅｔａｈｆｒｎｅｏａｌｌｒｎｏｈｓｍｅｈｄｗａｅｔｒｔａｅｏｉｒｉｄｅｍｇｐｓａｅａａｙｉｍｅｈｒｉｅｓｓｍｐｉｎｍｂｒｎｗｅｒｏａｅｕｄｒｌｗＮＲａｓｒｔｎｌｚｇｔｏｆｓｌａｌｇｕｅｄｌｒｅｒｒｒｔｅｎｄｏｔｓｎａｏｎｏＳ
～
ｒｉｊ— （，）（）（）一
．
３试验验证
３１试验条件和结果．
为了检验多重分形谱算法在不同信噪比条件下
（一 ∑Ｈｒｉｒ）（—ｒ）ｊ
（２）
的有效性，选择在１ ℃，５风速５级的条件下，让坦克在土质跑道上以３ｍ／０ｋｈ匀速行驶，当坦克到达声传感器４０ｍ距离时开始记录噪声信号，０直至其通过声传感器。如图１所示。
图２３ｍ／０ｋｈ近似匀速行驶坦克噪声信号
Ｆｇ２Ｓｇａｏｎ－ａｉｅｏｓｔ０ｋｈｉ．ｉｎｌｆａｋｒｄａｄｎｉａｍ／ｔｔｅ３
３２多重分形谱计算．
为了减少计算量，以每２０００个信号值为一组，分别计算广义维数，然后取平均值。嵌入空间取
并通过这一系列维数组成的维数谱在不同层面上考
考察上述算法过程可以发现，广义维数多重分形谱运算量主要体现在奇异性测度的计算。从分形的本质和广义维数的定义可知，奇异性测度并没
察混沌信号的参量。因为实际的声信号并不是由单
一
有唯一定义，只要体现两两向量（和．之间的））），（混沌机制产生的，有些层面上两种信号的混沌差差异就可以了。因此不妨用１一范数简化测度异可能不明显，所以为了可靠区分，必须考察不同层ｅｊｉ，（）代替式（）中的ｄｉ，（），（（））７１（（）ｙ）即次的混沌参量Ｅ？。６￣－
信号采样频率１４，０２０Ｈｚ采集的信号时域图如
图２所示。
２
蚕。
骝
－
２
－４
采样点
图３环境噪声信号
Ｆｉ．Ｓｇａｆｔｅｎｉｅｏｎｉｏｍｅｔａｄｗｊｄｇ３ｉｎｌｏｈｏｓｆｅｖｒｎｎｎｎ
Ｍｕｔ—ｒｃａｐｅｔｕｏｒｙＡｌｒｉｌｉｆａｔｌＳｃｒｍｆｒＥａｌａｍｎｇ
ＺＨＡＮＧｈｎ，ＳｅｇＦＡＮＧａｇ，ＨＡＮＧｅｐｎＸｉｎＺＷｉｉｇ
（．ｎｉｅｒｇＩｓｔｔｆｎｉｅｒｇＣｒｓＰＵｎｏｃ１Ｅｇｎｅｉｎｔｕｅｏｇｎｅｉｏｐ，ＩｎｉＥｎＡｉｆｉＴｅｈＮａｊｇ２００，ｈｎ；Ｓｃ，ｎｉ１０７Ｃｉａｎ２Ｄｐｒｎ，ＬＩｓｉｔｎｏｔｒａｉｎｌｅｔｎ，ｎｉｇ２０３，ｈｎ）．ｅａｔｔＰＡｔｕｉｆｎｅｎｔａＲｌｉｓＮａｊ１０９Ｃｉａｍｅ５ｎｔｏＩｏａｏｎ
基金项目：国防预先研究项目资助（Ｌ２０４４ＺＹ０８２）作者简介：张胜（９９，，１７一）男江苏滨海人，讲师，士研究生，博研究方向：能地雷及其应用技术。Ｅｍａ．ｓ１２ｃ．智－ｉｚ３＠１ｎｌ
ｃｒ。ｏｎ
（．１解放军理工大学工程兵工程学院。江苏南京２００；．１０７２解放军国际关系学院５系。江苏南京２０３）１０９
摘要：针对目前常用多重分形谱算法运算量大，难以用于实际目标识别的现状，提出基于简化多重分形谱算
法的声信号预警识别方法。该方法计算时间短，样本量少，所需误判率低，在信噪比较低时预警识别综合性能
５］为了降低智能雷弹系统的功耗，系统充足的庆海＿等人利用该方法得到了坦克噪声的多重分形给但该由于该方法运算速度较慢，未能实际用于目反应时间，智能雷弹通常必须具备预警功能，因此预谱，
警识别算法的优劣直接影响智能雷弹的作战效能。标识别。本文针对这些问题提出声信号多重分形谱目前坦克噪声识别的算法很多，已经由单一传感器、简化算法。单一算法向多传感器复合识别算法发展，但这些方
算法对于坦克目标识别具有独特优势。实际获得的混沌信号通常是由多个混沌机制演化而来，并且包括大量的谐波成分，以为了更准确所