1) WD cepstrum
WD倒谱
1.
Analysis of ultrasonic back-scattering microstructures feature of human kidney based on “WD cepstrum”;
采用WD倒谱法分析人体肾组织的超声散射微结构特征
2.
A new analysing method for ultrasonic scattered signals based on wavelets decomposition using cepstrum (WD cepstrum) method was developed.
本文提出了一种对超声散射信号分析的新方法“WD倒谱”法 ,并分别利用该方法和子波变换法对人体正常肾和肾肿瘤组织的超声回波信号进行了分析 ,对软组织中散射子的平均间距进行了估计 ,结果表明 :两种肾组织散射子的平均间距明显不同 ;子波变换及其“WD倒谱”能很好地反映软组织的微观结构特征 ,初步说明两种方法是软组织回波信号分析与软组织散射子平均间距定征的有效方法 ,但“WD倒谱”提高了子波变换对平均间距估计的分辨率。
2) cepstrum
倒谱
1.
A modified cepstrum-based algorithm for fundamental frequency estimation using dynamic programming;
修正倒谱和动态规划的基频估计算法
2.
An image watermarking algorithm in the 2-D cepstrum domain based on a pseudo-random sequence watermark;
一种基于伪随机序列水印的二维倒谱域图像水印算法
3.
An Audio Search Method Based on Cepstrum and Distance Metrics;
基于倒谱分析和距离测度的音频检索方法
3) WD 5
WD-5
4) WD 9
WD-9
5) spectrum and cepstrum
频谱与倒谱
6) Cepstrum
倒频谱
1.
Ball Grinding Mill Gear Box Faults Diagnosis Based on Cepstrum Analysis;
陶瓷厂球磨机齿轮减速箱倒频谱故障诊断法
2.
Ball Mill Gear Box Faults Diagnosis Based on Cepstrum Analysis;
基于倒频谱分析的球磨机减速机故障诊断
3.
Marginal frequency analysis and cepstrum analysis of mechanical vibration system based on virtual instrument;
基于虚拟仪器的机械振动系统边频识别和倒频谱分析
补充资料：复倒谱
一个函数的傅里叶变换的对数的傅里叶反变换。对褶积信号的线性分离作用，在实际信号处理中很有用处，例如可应用于通信、建筑声学、地震分析、地质勘探和语音处理等领域。尤其在语音处理方面，应用复倒谱算法可制成同态预测声码器系统，用于高度保密的通信。
在离散信号x(n)情况下，用z变换表示复倒谱，可以写作
复倒谱可以利用同态系统中一种特定的特征系统来求得，如图所示。为了区别于用一般方法所求得的频谱(spectrum)，将spectrum这一词前半部(spec)字母顺序颠倒即成cepstrum，根据词形定名为倒谱。又因频谱一般为复数谱，故称为复倒谱。为了说明复倒谱的性质,假设已知两信号x1(n)和x2(n)相褶积而得到的时间函数x(n)，对它们分别求其离散傅里叶变换，写作
X(ω)＝DFT[x(n)] X1(ω)＝DFT[x1(n)]
X2(ω)＝DFT[x2(n)]
按上述定义，可得到如下关系式
＝IDFT｛log[X(ω)]｝
＝IDFT｛log[X1(ω)]｝＋IDFT｛log[X2(ω)]｝
由此可见,通过复倒谱的运算可将x1(n)和x2(n)的褶积关系变换为相加关系，再采用一般线性系统对它们进行滤波处理。
在离散信号x(n)情况下，用z变换表示复倒谱，可以写作
复倒谱可以利用同态系统中一种特定的特征系统来求得，如图所示。为了区别于用一般方法所求得的频谱(spectrum)，将spectrum这一词前半部(spec)字母顺序颠倒即成cepstrum，根据词形定名为倒谱。又因频谱一般为复数谱，故称为复倒谱。为了说明复倒谱的性质,假设已知两信号x1(n)和x2(n)相褶积而得到的时间函数x(n)，对它们分别求其离散傅里叶变换，写作
X(ω)＝DFT[x(n)] X1(ω)＝DFT[x1(n)]
X2(ω)＝DFT[x2(n)]
按上述定义，可得到如下关系式
＝IDFT｛log[X(ω)]｝
＝IDFT｛log[X1(ω)]｝＋IDFT｛log[X2(ω)]｝
由此可见,通过复倒谱的运算可将x1(n)和x2(n)的褶积关系变换为相加关系，再采用一般线性系统对它们进行滤波处理。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条