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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯
谢钧
俞璐
通信技术
网络与系统
2022年04期
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基于VMD和Teager能量算子倒谱的方言语种识别
付英
刘增力
通信技术
信息处理与传输
2022年04期
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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯
谢钧
俞璐
中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院
中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院
期刊
《通信技术》
2022年04期
摘要:针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题,根据辐射源指纹产生机理,提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路,设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量,并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明,所提方法可显著提高辐射源个体识别的性能,且在小样本条件下的优势更加显著。
通信辐射源识别
变分模态分解
卷积神经网络
特征提取
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基于VMD和Teager能量算子倒谱的方言语种识别
付英
刘增力
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
期刊
《通信技术》
2022年04期
摘要:针对汉语方言识别率低和在噪声环境下鲁棒性差问题,将特征提取与语音增强结合,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的改进梅尔频率倒谱系数(MelFrequency Cepstral Coefficients,MFCC)和Teager能量算子倒谱系数(Teager Energy Operator Cepstral Coefficient,TEOCC)融合的特征提取算法。该算法先将方言信号经VMD改进算法提取特征后再与TEOCC融合,最后通过高斯混合通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM)进行方言语种识别。实验结果表明:相对于单一的MFCC特征,所提方法在无噪和有噪环境下识别率均有所提升,验证了改进算法在方言语种识别中的有效性。
方言识别
变分模态分解
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