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摘要:
将稀疏分解引入到声目标识别系统的去噪中,提出了一种并行的稀疏分解算法,以解决目前的稀疏分解算法计算量大、耗时多,不适宜用作战场声目标实时识别的缺点.算法充分利用目前计算机高速发展的多核处理器技术,根据声信号的特点,将基于稀疏分解的声信号去噪分解成多核计算机可以并行处理的多个任务,使用加权的匹配跟踪算法分别进行处理,提高了运算速度.实验结果表明基于稀疏分解的去噪方法可以很好地提高声目标识别系统的性能,而并行的匹配跟踪算法可以显著提高稀疏分解的速度,使稀疏分解去噪应用到实时的声目标识别系统中成为可能.
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文献信息
篇名 声信号并行稀疏分解去噪方法研究
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 声目标识别 稀疏分解去噪 并行匹配跟踪
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-70
页数 分类号 TN912.16
字数 5408字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨俊安 解放军电子工程学院信息系 43 470 10.0 20.0
2 刘辉 解放军电子工程学院信息系 12 82 5.0 8.0
3 黄文静 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
声目标识别
稀疏分解去噪
并行匹配跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
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