【摘 要】
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提出了一种基于二阶Volterra级数的语音信号非线性预测模型.为克服传统的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法在模型核系数更新时的固有缺点,引入耗散均匀搜索粒子群优化算
【机 构】
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陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室,陕西师范大学计算机科学学院,河南机电职业学院信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2017YFB1402102);国家自然科学基金(No.11872036,No.11502133,No.11772178);陕西省重点研发计划项目(No.2019GY-217,No.2019ZDLSF07-01)
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提出了一种基于二阶Volterra级数的语音信号非线性预测模型.为克服传统的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法在模型核系数更新时的固有缺点,引入耗散均匀搜索粒子群优化算法(Dissipative Uniform Particle Swarm Optimization,DUPSO)求解核系数,并构建了DUPSO-SOVF预测模型;为避免传统方法中相空间的重构过程,构建了隐相空间DUPSO-SOVF预测模型,在求解模型核系数时动态地求解出最优嵌入维数和延迟时间;为降低模型复杂度,在误差
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