Abstract：
WT编码器中特征波形(CW—Characteristic Waveform)的分解与量化一直是该编码器研究的热点问题。传统的WI编码器将残差信号表示为渐变的特征波形,然后通过线性相位非因果FIR低通滤波器把CW分解为慢渐变波形和快渐变波形,分别表示语音的准周期成分和类噪声成分。这种分解方法不仅不能完全去除SEW与REW之间的相关性,而且还增加了额外一帧的延时,本文通过对现有的基于奇异值分解(SVD-SingularValue Decomposition)的特征波形分解方法的研究,深入剖析了CW奇异值分解后U、Σ和V的物理意义,并提出一种有效降低SVD复杂度的算法。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
Year： 2005
Language： Chinese
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 10
Affiliated Colleges：
