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智能传感器侦察网络中的目标声信号识别算法
1
作者 付兴武 白风 高芳芳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第12期96-99,共4页
针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题,提出了一种基于智能计算方法的地面目标声信号识别算法。基于智能计算方法设计识别系统,直接利用信号特征的变化范围作为分类特征,并结合能够处理定性输入的粗神经网络分类算法,有效地克服... 针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题,提出了一种基于智能计算方法的地面目标声信号识别算法。基于智能计算方法设计识别系统,直接利用信号特征的变化范围作为分类特征,并结合能够处理定性输入的粗神经网络分类算法,有效地克服目标信号的不确定性问题,提高识别系统的识别率和稳定性。 展开更多
关键词 粗集理论 粗神经网络 声信号识别
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基于FFT的频分复用声信号识别算法
2
作者 李凯 张丕状 郑长海 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2015年第10期955-958,962,共5页
在陆上声定位系统中需要解决信源的识别以及信源距声接收装置之间的距离问题,对此提出了一种频分编码方式。该编码由两种频率组成:特征信号段和信源标识信号段,两种信号段频率不相等。信号编码的长度固定,特征信号的频率及长度固定,同... 在陆上声定位系统中需要解决信源的识别以及信源距声接收装置之间的距离问题,对此提出了一种频分编码方式。该编码由两种频率组成:特征信号段和信源标识信号段,两种信号段频率不相等。信号编码的长度固定,特征信号的频率及长度固定,同时在编码中的位置固定。那么针对这种频分编码,提出了一种识别的算法。通过对实际采样信号的分析处理已验证该方法能准确的分辨声源,同时在200 m范围内测距误差在厘米级。 展开更多
关键词 频分编码 定位 声信号识别
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海洋哺乳动物声信号检测与识别技术研究进展
3
作者 陈俊杰 邹大鹏 孙晗 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1170-1180,共11页
海洋哺乳动物声信号的检测和识别对濒危海洋哺乳动物的调查研究、海洋生态环境的监控和保护、海洋水产养殖的管理和仿生隐蔽水声通信等多个领域有重要的研究价值和实践意义。海洋哺乳动物的声信号具有带宽较大、频率成分复杂以及变化迅... 海洋哺乳动物声信号的检测和识别对濒危海洋哺乳动物的调查研究、海洋生态环境的监控和保护、海洋水产养殖的管理和仿生隐蔽水声通信等多个领域有重要的研究价值和实践意义。海洋哺乳动物的声信号具有带宽较大、频率成分复杂以及变化迅速等特点,使得海洋哺乳动物声信号自动识别算法的设计成为难点。该文通过海洋哺乳动物声信号识别技术的分析研究,从特征提取和分类器识别两个方面进行归纳总结,分别阐述每种应用算法的特点、基本原理以及具体应用场景,探讨提出了海洋哺乳动物声信号识别领域未来关注的三个研究方向。 展开更多
关键词 海洋哺乳动物 声信号识别 特征提取 机器学习 深度学习
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听觉中枢神经元对声信号的识别和处理 被引量:8
4
作者 李洋 唐佳 +1 位作者 付子英 陈其才 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2011年第6期499-505,共7页
人类听觉的基本特性和机制与其他哺乳动物相似,因此,利用动物所作的听觉研究和获得的结果,有助于认识人类自身的听觉.围绕听觉中枢神经元对不同模式的声信号的识别和处理,简要综述了这方面的研究.声信号和声模式识别在听觉中枢对声信号... 人类听觉的基本特性和机制与其他哺乳动物相似,因此,利用动物所作的听觉研究和获得的结果,有助于认识人类自身的听觉.围绕听觉中枢神经元对不同模式的声信号的识别和处理,简要综述了这方面的研究.声信号和声模式识别在听觉中枢对声信号的感受和加工中具有重要意义.听神经元作为声模式识别的结构和功能基础,对不同的声刺激模式产生不同反应,甚至是在同一声刺激模式下,改变其中的某个声参数,神经元的反应也会发生相应改变,而其反应的特性和机制均需要更多研究来解答.另外,声信号作为声信息的载体,不同的声信息寓于不同的声参数和声特征之中,研究发现,听觉中枢神经元存在相应的声信息甄别和选择的神经基础,能对动态变化的声频率、幅度和时程等进行反应和编码,并且,在不同种类动物上获得的研究结果极为相似,表明听觉中枢对不同声信号和声刺激模式的识别、分析和加工,具有共同性和普遍性. 展开更多
关键词 声信号识别 信号处理 听觉中枢神经元
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基于深度学习的声信号分类识别方法 被引量:4
5
作者 王鹏程 崔敏 +2 位作者 王彦博 李剑 赵欣 《单片机与嵌入式系统应用》 2021年第1期23-26,共4页
提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型。在... 提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型。在两个大型数据集上对模型性能进行了验证,实验结果表明,本文提出的深度残差网络模型在DCASE2019数据集和UrbanSound8K数据集上能够实现80.2%和76.4%的识别精度,在声源探测领域具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 源探测 信号分类识别 深度学习 深度残差网络 时频域分析
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基于小波包分解与RVM的声发射信号识别 被引量:1
6
作者 许宇峰 孙铁 +1 位作者 周长茂 张素香 《测控技术》 CSCD 2017年第7期17-21,共5页
声发射信号识别目前已经成为检测大型储罐底板缺陷状况的普遍方法之一。针对现有声发射检测技术对原始信号的处理与分析方法的不足,对储罐底板腐蚀程度分类识别方法的不明确,基于小波包分解,对声发射传感器接收到的原始信号进行特征提取... 声发射信号识别目前已经成为检测大型储罐底板缺陷状况的普遍方法之一。针对现有声发射检测技术对原始信号的处理与分析方法的不足,对储罐底板腐蚀程度分类识别方法的不明确,基于小波包分解,对声发射传感器接收到的原始信号进行特征提取,得出了信号的特征向量,通过训练相关向量机,结合相关向量机模型对待测设备进行腐蚀类型归类识别,得出分析结论。应用该方法对大连某企业的储油罐进行实测数据检验,分析结论与储油罐实际状况相同,验证了该方法具有科学性与可行性,能够诊断大型储罐底板腐蚀状况的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 发射信号识别 小波包分解 相关向量机
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基于相关向量机模型的腐蚀声发射信号识别 被引量:2
7
作者 马佳良 于洋 《环境技术》 2014年第1期23-26,共4页
相关向量机(RVM)模型的分类性能与其核函数参数的选择有密切关系。本文分别利用人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)寻找相关向量机模型的最优参数,对几种方法的寻优性能进行了对比。采用基于二叉树结构的一对多扩展方法... 相关向量机(RVM)模型的分类性能与其核函数参数的选择有密切关系。本文分别利用人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)寻找相关向量机模型的最优参数,对几种方法的寻优性能进行了对比。采用基于二叉树结构的一对多扩展方法,对二分类相关向量机模型进行了扩展,建立了四分类模型。基于该分类模型对罐底腐蚀声发射信号进行识别,将声发射特征参数和频域参数作为模型的输入参数,获得了较好的识别结果。 展开更多
关键词 相关向量机 参数优化 发射信号识别
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基于自适应稀疏分解的声音识别算法 被引量:1
8
作者 张一杨 姚明林 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第6期161-165,共5页
针对公共环境中异常声音的检测与识别存在的强噪声干扰及检测效率低的问题,提出基于参数自适应匹配跟踪的声信号识别算法。基于粒子和种群的进化率改进粒子群参数的自适应设置并优化稀疏分解目标函数;基于自适应粒子群算法的连续集搜索... 针对公共环境中异常声音的检测与识别存在的强噪声干扰及检测效率低的问题,提出基于参数自适应匹配跟踪的声信号识别算法。基于粒子和种群的进化率改进粒子群参数的自适应设置并优化稀疏分解目标函数;基于自适应粒子群算法的连续集搜索特性建立连续超完备Gabor原子集,以提高最匹配优原子与声信号的匹配度并加速原子的匹配搜索;使用SVM分类器实现公共环境异常声信号的复合特征识别。实验结果表明,与已有算法相比,该算法的公共环境异常声信号的识别率最优,且对不同背景噪声具有较好的识别鲁棒性。 展开更多
关键词 异常声信号识别 参数自适应粒子群算法 匹配追踪算法 稀疏分解 支持向量机
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罐底腐蚀声发射信号的模糊C聚类算法研究
9
作者 谷宇佳 于洋 《科技风》 2015年第23期46-46,共1页
模糊诊断是器械探伤常用的方法之一,是根据机器故障特征参数通过模糊推理来诊断器械是否有缺陷或是什么类别的缺陷。在声发射信号(AE)的识别研究中,针对突发型声发射信号属于非平稳的随机信号,由于小波分析具有良好的局部分析能力,本文... 模糊诊断是器械探伤常用的方法之一,是根据机器故障特征参数通过模糊推理来诊断器械是否有缺陷或是什么类别的缺陷。在声发射信号(AE)的识别研究中,针对突发型声发射信号属于非平稳的随机信号,由于小波分析具有良好的局部分析能力,本文首先提出应用MATLAB中小波分析工具对信号进行连续小波变换和去噪处理。随后结合储罐罐底声发射信号的发生机理和传播的复杂性,以及分离出不同AE源的必要性,提出使用模糊C均值聚类(FCM)算法,以期区分出不同AE源的信号,并经实验验证。 展开更多
关键词 发射信号识别 小波分析 MATLAB 模糊C均值聚类
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基于摄食声学的投饵系统设计 被引量:4
10
作者 李志鹏 王俊会 +4 位作者 刘皞春 柯森蓝 邵志锋 陈志鹏 陈立 《水产养殖》 CAS 2020年第5期38-42,共5页
针对现在船载式投饵机自动化程度低,人工抛撒成本高、劳动强度大、抛撒不均匀,该文提出了一种基于声学的投饵系统设计。该装置利用Labview声信号采集控件通过罗非鱼鱼群喂食时现场的水下声信号识别,监测和分析鱼群摄食情况,分析该鱼群... 针对现在船载式投饵机自动化程度低,人工抛撒成本高、劳动强度大、抛撒不均匀,该文提出了一种基于声学的投饵系统设计。该装置利用Labview声信号采集控件通过罗非鱼鱼群喂食时现场的水下声信号识别,监测和分析鱼群摄食情况,分析该鱼群进食欲望,反馈并制定投饲决策,并驱动舵机和电动推杆实现水平和垂直方向的调整,实现投饲点的控制。该设计可实现对投饲现场的声信号采集和分析,实现对养殖的罗非鱼提供投喂决策。以stm32单片机作为核心,设计的投饵控制系统,驱动执行机构完成抛撒饵料动作。这个设计有望改变目前传统人工以手执投料管的形式定量投饵的行业现状,实现养殖鱼饲料的定向按需投喂。 展开更多
关键词 投饵系统 信号频率识别 罗非鱼养殖
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SA508低合金钢焊缝疲劳裂纹声发射信号特征识别研究 被引量:1
11
作者 叶亮 李权彰 路广遥 《工业技术创新》 2020年第5期112-117,共6页
利用声发射(AE)检测技术,对核电主设备SA508低合金钢焊缝疲劳裂纹的萌生、扩展和断裂阶段进行特征识别研究。对SA508低合金钢焊缝试样进行循环加载,模拟焊缝疲劳裂纹产生过程;采用DSP信号采集系统,采集得到不同阶段的声发射特征。研究发... 利用声发射(AE)检测技术,对核电主设备SA508低合金钢焊缝疲劳裂纹的萌生、扩展和断裂阶段进行特征识别研究。对SA508低合金钢焊缝试样进行循环加载,模拟焊缝疲劳裂纹产生过程;采用DSP信号采集系统,采集得到不同阶段的声发射特征。研究发现:1)裂纹在不同阶段下声发射信号的时域特征与理论研究相符;2)在频域下,裂纹萌生、扩展阶段的声发射信号频率成分主要集中在430 kHz以内,断裂阶段出现更高的频率成分;3)幅度、持续时间、上升时间、振铃计数、能量这五个特征参数在不同阶段变化显著,可用于不同阶段下声发射信号的识别。 展开更多
关键词 发射信号特征识别 SA508低合金钢 焊缝疲劳裂纹 特征参数 频率成分
原文传递
Monitoring and Recognition of Debris Flow Infrasonic Signals 被引量:12
12
作者 LIU Dun-long LENG Xiao-peng +2 位作者 WEI Fang-qiang ZHANG Shao-jie HONG Yong 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2015年第4期797-815,共19页
Low frequency infrasonic waves are emitted during the formation and movement of debris flows, which are detectable in a radius of several kilometers, thereby to serve as the precondition for their remote monitoring.Ho... Low frequency infrasonic waves are emitted during the formation and movement of debris flows, which are detectable in a radius of several kilometers, thereby to serve as the precondition for their remote monitoring.However, false message often arises from the simple mechanics of alarms under the ambient noise interference.To improve the accuracy of infrasound monitoring for early-warning against debris flows, it is necessary to analyze the monitor information to identify in them the infrasonic signals characteristic of debris flows.Therefore, a large amount of debris flow infrasound and ambient noises have been collected from different sources for analysis to sum up their frequency spectra, sound pressures, waveforms, time duration and other correlated characteristics so as to specify the key characteristic parameters for different sound sources in completing the development of the recognition system of debris flow infrasonic signals for identifying their possible existence in the monitor signals.The recognition performance of the system has been verified by simulating tests and long-term in-situ monitoring of debris flows in Jiangjia Gully,Dongchuan, China to be of high accuracy and applicability.The recognition system can provide the local government and residents with accurate precautionary information about debris flows in preparation for disaster mitigation and minimizing the loss of life and property. 展开更多
关键词 Debris flow INFRASOUND Interference noise MONITORING Signal recognition
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Study of engine noise based on independent component analysis 被引量:6
13
作者 HAO Zhi-yong JIN Yan YANG Chen 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第5期772-777,共6页
Independent component analysis was applied to analyze the acoustic signals from diesel engine. First the basic prin-ciple of independent component analysis (ICA) was reviewed. Diesel engine acoustic signal was decompo... Independent component analysis was applied to analyze the acoustic signals from diesel engine. First the basic prin-ciple of independent component analysis (ICA) was reviewed. Diesel engine acoustic signal was decomposed into several inde-pendent components (ICs); Fourier transform and continuous wavelet transform (CWT) were applied to analyze the independent components. Different noise sources of the diesel engine were separated, based on the characteristics of different component in time-frequency domain. 展开更多
关键词 Acoustic signals Independent component analysis (ICA) Wavelet transform Noise source identification
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Automatic Artist Recognition of Songs for Advanced Retrieval 被引量:1
14
作者 朱松豪 刘允才 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2008年第5期513-520,共8页
Automatic recognition of artists is very important in acoustic music indexing, browsing, and contentbased acoustic music retrieving, but synchronously it is still a challenging errand to extract the most representativ... Automatic recognition of artists is very important in acoustic music indexing, browsing, and contentbased acoustic music retrieving, but synchronously it is still a challenging errand to extract the most representative and salient attributes to depict diversiform artists. In this paper, we developed a novel system to complete the reorganization of artist automatically. The proposed system can efficiently identify the artist's voice of a raw song by analyzing substantive features extracted from both pure music and singing song mixed with accompanying music. The experiments on different genres of songs illustrate that the proposed system is possible. 展开更多
关键词 acoustic signal processing artificial intelligence Earth mover's distance (EMD)
原文传递
Ultra-sensitive graphene strain sensor for sound signal acquisition and recognition 被引量:9
15
作者 Yan Wang Tingting Yang +10 位作者 Junchao Lao Rujing Zhang Yangyang Zhang Miao Zhu Xiao Li Xiaobei Zang Kunlin Wang Wenjian YU Hu Jin Li Wang Hongwei Zhu 《Nano Research》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1627-1636,共10页
A wearable and high-precision sensor for sound signal acquisition and recognition was fabricated from thin films of specially designed graphene woven fabrics (GWFs). Upon being stretched, a high density of random cr... A wearable and high-precision sensor for sound signal acquisition and recognition was fabricated from thin films of specially designed graphene woven fabrics (GWFs). Upon being stretched, a high density of random cracks appears in the network, which decreases the current pathways, thereby increasing the resistance. Therefore, the film could act as a strain sensor on the human throat in order to measure one's speech through muscle movement, regardless of whether or not a sound is produced. The ultra-high sensitivity allows for the realization of rapid and low-frequency speech sampling by extracting the signature characteristics of sound waves. In this study, representative signals of 26 English letters, typical Chinese characters and tones, and even phrases and sentences were tested, revealing obvious and characteristic changes in resistance. Furthermore, resistance changes of the graphene sensor responded perfectly with pre-recorded sounds. By combining artificial intelligence with digital signal processing, we expect that, in the future, this graphene sensor will be able to successfully negotiate complex acoustic systems and large quantities of audio data. 展开更多
关键词 GRAPHENE strain sensors sound detectors high sensitivity
原文传递
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