1) root cepstrum
根倒谱
1.
A two-dimensional root cepstrum feature parameter was first proposed,and then this parameter was combined with robust feature based on the Minimum Variance Distortless Response(MVDR)method of spectrum estimation proposed.
在噪声环境语音识别中,如何提取鲁棒性特征参数是其核心问题之一,首先提出了一种二维根倒谱特征参数,然后,该参数结合基于最小方差无失真响应谱估计的特征参数(PMCC)。
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) tooth root rounding
齿根倒圆
5) Radical-inverse function
倒根函数
6) hydraulic lift
根水倒流
1.
The evidence and significances of hydraulic lift in plant roots;
植物根水倒流的证据及意义
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