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语音信号相空间重构中嵌人维数的选择

林嘉宇 黄芝平 王跃科 沈振康

林嘉宇, 黄芝平, 王跃科, 沈振康. 语音信号相空间重构中嵌人维数的选择[J]. 电子与信息学报, 1999, 21(6): 735-742.
引用本文: 林嘉宇, 黄芝平, 王跃科, 沈振康. 语音信号相空间重构中嵌人维数的选择[J]. 电子与信息学报, 1999, 21(6): 735-742.
Lin Jiayu, Huang Zhiping, Wang Yueke, Shen Zhenkang. SELECTION OF PROPER EMBEDDING DIMENSION IN PHASE SPACE RECONSTRUCTION OF SPEECH SIGNALS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1999, 21(6): 735-742.
Citation: Lin Jiayu, Huang Zhiping, Wang Yueke, Shen Zhenkang. SELECTION OF PROPER EMBEDDING DIMENSION IN PHASE SPACE RECONSTRUCTION OF SPEECH SIGNALS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1999, 21(6): 735-742.

语音信号相空间重构中嵌人维数的选择

SELECTION OF PROPER EMBEDDING DIMENSION IN PHASE SPACE RECONSTRUCTION OF SPEECH SIGNALS

  • 摘要: 嵌入维是时间序列相空间重构中的基本参数。本文基于增大重构维以减少虚邻点的思想,构造了一种求合适最小嵌入维的方法。文章详细讨论了本方法的原理,给出了具体的算法构造,分析了算法性能,比较了本方法与已有同类方法的不同。用本方法,除可得到适合的最小嵌入维外,还可评估重构数据中所含的噪声强弱。并得到重构质量评价。将本方法应用于语音信号相空间重构,得到了语音信号一般情况下的嵌入维数。
  • Parker T S, Chua L D. Chaos: a tutorial for engineers[J].Proc. IEEE.1987, 75 (8):982-1608[2]Takens F. Detecting Strange Attractor in Turbulence. in Dynamical Systems and Turbulence, Warwich, 1980, Lecture Notes in Mathematics, Vol. 898, Rand and Young eds, 1981: 366-381.[3]Kennel M B, Brown R, Abarbanel H D I. Determining embedding dimension for phase-space[4]reconstruction using geometrical construction. P场Rev A, 1992, 45(6): 3403-3411.[5]Buzug T, Pfister G. Comparison of algorithms calculating optimal embedding parameters for delay time coordinates[J].Physica D.1992, 58(1-4):127-137[6]Aleksic Z. Estimating the embedding dimension[J].Physica D.1991, 52(2-3):362-368[7]Broomhead D S, King G P. Extracting qualitative dynamics from experimental data[J].Physica D.1986, 20(2-3):217-236[8]Vatutard R, Yiou P, Ghil M. Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals.[9]Physica D, 1992, 58(1-4): 95-126.[10]Mees A I, Rapp P E. Singular-value decomposition and embedding dimension. Phys Rev A, 1987,[11](l): 340-346.[12]Fraser A M. Information and entropy in strange attractors. IEEE Trans. on IT, 1989, IT-35(2):[13]5-262.[14]Hong Pi, Peterson C. Finding the embedding dimension and variable dependencies in time series[J].Neural Comput.1994, 6(3):509-518[15]Thompson C, Mulpur A, Mehta V. Transition to chaos in acoustically driven flow[J].J Acoust Soc Am.1991, 90(4):2097-2103[16]Maragos P. Fractal aspects of speech signals: Dimension and interpolation. Proc of ICASSP, Ontario, Canada: 1991: 417-420.[17]龚云帆, 徐健学. 混沌信号和噪声.信号处理, 1997, 13(2): 112-118.[18]Palus M, Dvorak I. Singular-value decomposition in attractor reconstruction: pitfalls and precau-[19]tions. Physica D, 1992, 55(1-2): 221-234.[20]韦岗, 陆以勤, 欧阳景正. 混沌、分形理沦与语音信号处理.电子学报, 1996, 24(1): 34-39.[21]Kugiumtzis D. State space reconstruction parameters in the analysis of chaotic time series-The[22]role of the time window length. Physica D, 1996, 95(1): 13-28.
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出版历程
  • 收稿日期:  1998-03-24
  • 修回日期:  1999-01-04
  • 刊出日期:  1999-11-19

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