语音信号的混沌遮掩及其盲提取技术研究

发布时间：2017-09-16 02:09

  本文关键词：语音信号的混沌遮掩及其盲提取技术研究

  更多相关文章： 混沌信号 语音信号 时频分析 经验模态分解 盲提取

【摘要】：随着社会发展全球化战略的布局,信息技术的发展势头愈加迅猛,并已经渗透到各个领域,大到军事安全、小到生活起居。随之而来的信息安全传输问题被很多学者先后提出,通信的保密程度可以为信息的安全传输提供保障。混沌信号凭借其对初值的敏感性、随机性及类似噪声等宽频谱特性使得对其进行破译的难度较大,在众多领域中获得广泛的应用,为信号的保密传输提供了有效的载体。语音信号作为人类传输信息的主要媒介,其安全保密传输具有重要的意义,本论文以混沌信号作为载体,研究语音信号的混沌遮掩保密传输方法,并实现对语音信号的有效盲分离或盲提取,具有重要的理论与实际价值。本文通过将语音信号隐藏在混沌载体信号内,以混沌遮掩技术为理论实现混沌遮掩。选取三种典型的动力学特征复杂的多维混沌系统为载体,运用时频分析对语音信号和混沌信号进行处理。由于语音信号属于小信号,而混沌信号的能量级别相对其很高,故可以有效地实现混沌遮掩,进而达到保密通信的目的。本论文的仿真从理想正定系统的混沌遮掩语音信号盲分离出发,研究了快速独立分量分析算法(FastICA)的可实现性和在混沌系统中的普适性。结合实际通信环境,考虑加性噪声及接收天线数目小于发送天线数目,即欠定系统中语音信号的盲提取。针对混沌信号的非平稳性及语音信号不满足稀疏性这一特殊情况,引入经验模态分解算法,建立虚拟接收阵列,将欠定系统转换为正定系统解决病态问题,使用FastICA算法实现欠定系统中感兴趣语音的盲提取。仿真在不同维度不同特性的混沌系统均取得良好的效果,验证了算法的有效性和普适性。
【关键词】：混沌信号 语音信号 时频分析 经验模态分解 盲提取
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.3
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章绪论10-14
• 1.1 本文的研究背景及意义10-11
• 1.2 语音信号盲提取现状11-13
• 1.2.1 语音信号盲提取发展现状11-12
• 1.2.2 混沌遮掩保密技术发展现状12-13
• 1.3 本论文的章节安排及主要研究内容13-14
• 第2章语音信号及其混沌遮掩技术14-29
• 2.1 语音信号特点14-15
• 2.2 语音信号时域分析方法15-18
• 2.2.1 短时平均能量和平均幅度15-16
• 2.2.2 短时自相关函数16
• 2.2.3 短时平均幅度差函数16
• 2.2.4 短时傅里叶变换16-17
• 2.2.5 小波变换17-18
• 2.3 混沌信号的定义及基本特性18-22
• 2.3.1 Li-Yorke混沌定义19
• 2.3.2 Devaney混沌定义19-20
• 2.3.3 Melnikov混沌定义20
• 2.3.4 混沌信号的基本特征20-22
• 2.4 典型混沌系统及其动力学特性22-27
• 2.4.1 Chen混沌系统22-24
• 2.4.2 Liu混沌系统24-25
• 2.4.3 超混沌Qi系统25-27
• 2.5 混沌保密遮掩技术27-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章正定混沌遮掩系统中的语音信号盲分离29-56
• 3.1 盲源分离基本原理29-31
• 3.2 盲源分离算法性能指标31-33
• 3.2.1 定性评价31
• 3.2.2 定量评价31-32
• 3.2.3 听觉效果32-33
• 3.3 正定混沌遮掩系统的数学模型33
• 3.4 混沌系统能量聚集带的判定33-36
• 3.5 混沌遮掩下语音信号盲分离36-54
• 3.5.1 正定系统单个语音信号盲分离38-45
• 3.5.2 正定系统多个语音信号盲分离45-54
• 3.6 本章小结54-56
• 第4章噪声背景下语音信号盲分离56-71
• 4.1 噪声分类56
• 4.2 单语音信号盲分离56-64
• 4.3 多语音信号盲分离64-70
• 4.4 本章小结70-71
• 第5章欠定混沌系统中语音信号盲提取71-102
• 5.1 欠定混合系统及提取模型71-72
• 5.2 欠定系统转化为正定系统72-73
• 5.3 EMD算法原理73-76
• 5.4 欠定系统中语音信号盲提取实现76-78
• 5.5 算法有效性的验证78-101
• 5.5.1 语音干扰下欠定语音信号盲提取78-90
• 5.5.2 噪声影响下欠定语音信号盲提取90-101
• 5.6 本章小结101-102
• 结论102-104
• 参考文献104-110
• 致谢110-111
• 攻读硕士学位期间发表的论文111-112
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目112

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本文编号：860249