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公开(公告)号：CN103729847A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310739932.3
申请日：2013-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多重随机共振机制的图像边缘检测方法。本发明构建具有随机共振特性的双稳态串并联网络模型，按从强到弱的顺序对图像中的多对比度边缘，进行基于多重随机共振机制的边缘检测。本发明分层次对不同对比度的边缘进行独立的随机共振调制，最终将局部最优的检测结果融合为完整的边缘信息。本发明充分利用了噪声在图像边缘增强和检测中的作用，改变了传统方法在单尺度下对多层次边缘细节的检测思路。
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公开(公告)号：CN103117066B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310017877.7
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频瞬时能量谱的低信噪比语音端点检测方法。传统方法降噪效果不是很理想。本发明方法将时频瞬时能量谱特征作为端点检测的依据，首先对含噪语音进行小波包分解，并对分解后的低频分量进行重构。利用经验模态分解对重构后的信号进行处理，并运用相关系数阈值准则进行固有模态函数的筛选和剔除，获取有效IMF分量。重组得到的IMF分量，进行Hilbert变换并计算相应的瞬时能量谱，构成语音端点检测的特征向量。对得到的结果进行分帧处理，将前5帧瞬时能量谱均值作为噪声的瞬时能量谱，并采用语音起-止双阈值门限法进行含噪语音的端点检测。本发明使含噪语音的时频分辨能力得到显著的改善，提高了语音端点检测的效率。
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公开(公告)号：CN103117066A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310017877.7
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频瞬时能量谱的低信噪比语音端点检测方法。传统方法降噪效果不是很理想。本发明方法将时频瞬时能量谱特征作为端点检测的依据，首先对含噪语音进行小波包分解，并对分解后的低频分量进行重构。利用经验模态分解对重构后的信号进行处理，并运用相关系数阈值准则进行固有模态函数的筛选和剔除，获取有效IMF分量。重组得到的IMF分量，进行Hilbert变换并计算相应的瞬时能量谱，构成语音端点检测的特征向量。对得到的结果进行分帧处理，将前5帧瞬时能量谱均值作为噪声的瞬时能量谱，并采用语音起-止双阈值门限法进行含噪语音的端点检测。本发明使含噪语音的时频分辨能力得到显著的改善，提高了语音端点检测的效率。
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公开(公告)号：CN103729847B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310739932.3
申请日：2013-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多重随机共振机制的图像边缘检测方法。本发明构建具有随机共振特性的双稳态串并联网络模型，按从强到弱的顺序对图像中的多对比度边缘，进行基于多重随机共振机制的边缘检测。本发明分层次对不同对比度的边缘进行独立的随机共振调制，最终将局部最优的检测结果融合为完整的边缘信息。本发明充分利用了噪声在图像边缘增强和检测中的作用，改变了传统方法在单尺度下对多层次边缘细节的检测思路。
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