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小麦碰撞音频信号预处理方法研究
作 者: 丁宁
导 师: 杨红卫
学 校: 河南工业大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 信号处理 端点检测 声学特征参数 小麦硬度指数
分类号: TN912.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 24次
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内容摘要
使用声学方法检测小麦,可在不破坏小麦样品的情况下,利用信号处理技术,对小麦品质进行检测分析,为粮食收购部门的品质检测工作提供了一种技术手段。小麦声学检测技术首先需要通过预处理技术对采集到的小麦品质信号进行处理,以方便后续的小麦品质信号的分析与处理。本论文重点研究了小麦碰撞音频信号的预处理方法。本论文选择、设计了小麦音频信号采集装置的软件及硬件设备,通过自制装置采集并存储小麦碰撞音频信号;并利用语音信号处理方法,对小麦音频信号进行了预加重、降噪、端点检测等预处理。本论文利用短时傅里叶变换、小波变换等方法对小麦音频信号进行分析研究,为基于声学的小麦品质无损检测方法的研究奠定基础。本论文首先利用带通滤波降噪法、小波降噪法及谱相减法等方法,对采集的小麦音频信号进行降噪处理。在分析了现有几种经典时域及频域端点检测算法的基本原理的基础上,对已有算法进行改进,给出了基于时域方差的二步端点检测算法、基于频带方差与倒谱距离的端点检测算法和基于小波变换的二步端点检测算法。实验结果表明,在一定信噪比条件下,本文给出的算法与单一特征端点检测算法相比,能够提高端点检测的准确率。其中,基于小波变换的二步端点检测算法可减小噪声的影响,提高检测端点的准确率,比较适合小麦音频信号的端点检测的需要。本文还对小麦声学检测法的性能进行初步探讨,提取了小麦音频信号的16种时域及频域特征值,分析了这些特征参数与小麦硬度指数间的关系。实验表明,过零率等声学特征参数与小麦硬度指数之间具有一定的相关性,可利用声学测定法评价小麦品质。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-10 第一章 前言 10-16 1.1 声学检测技术概述 10-11 1.2 声学检测技术的应用 11-14 1.2.1 声学检测技术在农副产品中的应用 11-13 1.2.2 声学检测技术在其它方面的应用 13-14 1.3 研究的目的与意义 14-15 1.3.1 小麦声学检测的目的和意义 14 1.3.2 信号预处理的目的和意义 14-15 1.4 本文研究的主要内容及章节安排 15-16 第二章 实验装置与小麦音频信号的采集 16-22 2.1 信号采集系统的设计 16-20 2.1.1 小麦信号的发声装置 16-17 2.1.2 音频信号传声器 17 2.1.3 数据采集卡 17-18 2.1.4 信号采集装置设计 18-20 2.2 实验材料与设备 20 2.2.1 实验材料 20 2.2.2 仪器设备 20 2.3 小麦籽粒音频信号的采集与存储 20-21 2.4 小结 21-22 第三章 小麦音频信号的分析与前端处理 22-34 3.1 信号处理的理论方法分析 22-31 3.1.1 短时傅里叶变换 22-25 3.1.2 信号的小波变换 25-29 3.1.3 信号的倒谱变换 29-30 3.1.4 离散余弦变换 30-31 3.2 小麦音频信号的预加重 31 3.3 信号的分帧加窗 31-33 3.4 小结 33-34 第四章 小麦音频信号的降噪 34-42 4.1 噪声概念 34-35 4.2 噪声的特性及分类 35 4.3 信号降噪方法分析 35-41 4.3.1 基于滤波的信号降噪 36-37 4.3.2 小波降噪 37-38 4.3.3 谱相减法降噪 38-41 4.4 小结 41-42 第五章 小麦音频信号端点检测 42-68 5.1 时域端点检测算法 43-47 5.1.1 基于过零率的端点检测 43-44 5.1.2 基于短时能量的端点检测 44-46 5.1.3 基于信息熵的端点检测 46 5.1.4 基于方差的端点检测 46-47 5.2 频域端点检测算法 47-51 5.2.1 基于频带方差的端点检测 47-48 5.2.2 基于倒谱特征的音频信号端点检测 48-49 5.2.3 基于谱熵的端点检测 49-51 5.3 端点检测算法的改进与实现 51-64 5.3.1 基于时域方差的二步端点检测算法 51-55 5.3.2 基于频带方差与LPCC 的端点检测算法 55-59 5.3.3 基于小波变换的二步端点检测的算法 59-64 5.4 不同端点检测算法比较 64-67 5.5 小结 67-68 第六章 小麦音频信号的声学特征提取 68-74 6.1 时域特征提取 68-70 6.2 频域特征提取 70-72 6.3 小麦声学特性与硬度指数关系的初步分析 72-73 6.4 小结 73-74 第七章 总结与展望 74-76 7.1 总结 74 7.2 存在的问题与展望 74-76 参考文献 76-79 致谢 79-80 个人简历 80
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理
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