毕超

作品数：4被引量：9H指数：2
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供职机构：上海大学通信与信息工程学院更多>>
发文主题：声频传感器车辆HHT希尔伯特黄变换更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《计算机技术与发展》《电声技术》《电子测量技术》更多>>
所获基金：国家杰出青年科学基金更多>>
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基于加权稀疏表示分类的车辆识别被引量：1
《电子测量技术》2018年第6期27-31,共5页罗涛 冯玉田 唐子成 毕超 
不同种类的车辆自动识别能够在很大程度上给人们提供便利,而通过声波来区分车辆的类型是可行的。由于声频信号和自然信号一样都具有稀疏性,稀疏表示分类（SRC）算法同样适用于车辆声频识别领域。但是SRC算法没有考虑样本的局部性,即没...
关键词：加权稀疏表示分类 权重标准 声频传感器网络 车辆识别 
语音信号的分块稀疏表示分类研究被引量：2
《计算机技术与发展》2017年第3期44-47,51,共5页毕超 冯玉田 李园辉 王瑞 
国家青年科学基金项目(61301027)
传统稀疏表示分类算法(SRC)在处理复杂多维的向量的时候,需要对稀疏后的每个信号单独处理求残差,会导致处理时间过长,无法有效地运用于实际的工程应用中。为解决这一问题,提出将图像处理的分块稀疏应用于语音稀疏表示分类的方法。该方...
关键词：稀疏表示分类 分块稀疏 声频传感器 语音信号处理 
基于HHT的声频传感器车辆分类识别被引量：6
《电声技术》2016年第6期48-52,共5页毕超 冯玉田 李园辉 刁志蕙 
国家青年科学基金项目(61301027)
针对传统语音信号识别过程中出现的识别率较低或者是计算时间复杂度高的问题,提出了基于希尔伯特黄变换(HHT)的快速声频传感器车辆识别方法。该方法将HHT算法和语音信号特征提取中常用的梅尔倒谱系数(MFCC)相结合,形成一种新的特征提取...
关键词：语音分类识别 希尔伯特黄变换(HHT) 特征提取 
基于稀疏表示的声频目标识别方法研究
《电声技术》2016年第5期31-34,共4页刁志蕙 冯玉田 王瑞 毕超 李园辉 
提出分别利用短时傅里叶变换和小波变换进行特征提取和稀疏表示分类(SRC)的车辆识别方法。其中,短时傅里叶变换(STFT)和离散小波变换(DWT)分别从每个传感节点收集到的声音信息中提取车辆的特征向量,SRC通过特征训练集建立一个过完备字...
关键词：短时傅里叶变换 离散小波变换 稀疏表示 过完备字典 
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