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为了更好地识别强干扰下的地震信号,介绍了一种改进的小波阈值去噪法对天然地震信号和人工爆破信号去噪.去噪后的信号经过经验模态分解之后,取第一个IMF分量.经过希尔伯特黄变换之后提取HHT谱幅比特征和自相关函数的均值特征,利用支持向量机建立天然地震和人工爆破的模型.在利用建立的模型识别已知的震源类型,判断改进的去噪法对震源类型识别的效果.实验结果表明:去噪法改进之后,对天然地震和人工爆破的识别率有显著的提高. 相似文献
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针对矿山微震与爆破信号难以识别的问题,提出一种基于局部均值分解（LMD）和奇异值分解（SVD）的微震信号特征提取方法。首先对矿山微震信号和爆破信号进行LMD分解,将多分量的调频信号分解成一系列频率由高到低的乘积函数（PF）分量;其次,借助相关系数和方差贡献率筛选出包含信号主要信息的PF分量;最后利用SVD计算所选的PF分量构成矩阵奇异值,以此作为区分矿山微震与爆破信号的特征向量。实验结果表明,LMD和SVD相结合的特征提取方法能准确、有效地提取矿山微震和爆破信号特征,为信号识别研究提供了一种新方法。 相似文献
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董守华 《聪明泉(少儿版)》2012,(7)
正地震形象点说就是地球表面发生的振动,可以分为人工地震和天然地震两大类。人工地震是指工程师们利用爆炸方式来产生震动,震动程度不是很剧烈,发生地点可以自由设置,规模可大可小,一般无破坏性,如地震勘探、工业爆破、地下核爆炸造成的振动均是人工地震;天然地震则是地球内部的岩石地层发生断裂所引起的地面振动,震动的剧烈程度差别很大,地点一般不确定,不易被预测,规模同样是可大可小,破坏程度有大有小,例如1976年的"唐山大地震"和 相似文献
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针对滚动轴承早期故障信号微弱、背景噪声强、故障特征难以提取的特点,提出一种基于包络谱灰色关联度改进的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）特征提取方法。首先,用EMD将原始振动信号分解成若干本征模函数（intrinsic mode function,IMF）分量,计算原始信号及分解后各阶IMF分量的包络谱;然后,用灰色关联度分析计算原始信号包络谱与IMF分量包络谱之间的关联度,以包络谱关联度大小筛选IMF分量进行加权;最后,对加权的IMF分量计算能量、峭度、偏度形成特征集,通过主元分析(Principal Component Analysis,PCA)降维后输入概率神经网络（Probabilistic Neural Network,PNN）进行故障状态识别。该方法利用包络谱灰色关联度有针对性地筛选出对故障特征敏感的IMF分量,相比于单纯利用线性关系大小筛选IMF分量的相关性分析更具针对性。对滚动轴承4种故障状态早期故障信号进行识别,准确率为97.5%,表明该方法是有效的。 相似文献
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1填空题 1）Sa函数在时间轴上的积分表达式为:_ 2）冲击信号的傅立叶频谱为常数,这样的频谱成为均匀谱或者_。 3）如果信号是余弦信号,并且可以用f（t）=Pcos（2πωt+l）来表示,那么信号的角频率为_。如果一个信号是偶函数那么它的反褶_它本身,如果一个信号是奇函数那么至少经过_次反褶后才能还原为原始信号。 4）时间函数f（t）与它的FT频谱称为_。 5）若F（ω）=(?)（f（t））,则(?)（F（t））=_。 6）如果周期信号是偶函数,则它的傅立叶级数中不会含有_。 7）(?) Sa（t）dt=_。 8）图解法求卷积所涉及的操作有:_。 9）通过与_相乘可以使信号的频谱发生搬移。 10）两个函数的傅立叶变换与逆傅立叶变换都是相等的,这两个函数_是相等的。 11）信号的傅立叶变换存在的充分条件是信号f（t） 相似文献
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当今人工智能发展迅速,语音识别成为人机交互的重要方式。为提高语音识别准确度,在分析语音信号前去除语音信号噪声干扰并提高语音信号能量尤为重要。在实际应用中,不同语音信号包含不同的噪声。针对不同的语音噪声,在传统谱减法基础上,通过判断算法窗函数,根据不同的噪声能量改变多窗谱减法的过减因子参数,以增强算法自适应能力。仿真结果表明,在低信噪比情况下,通过改变过减因子值,可取得一个最优过减因子值以改进谱减法下的音乐噪声和失真度。自适应多窗谱减法改进后与基本谱减法相比,信噪比提高了 29%;与多窗谱减法相比,信噪比提高了 16%。该自适应多窗谱减法可适应不同噪声环境下的语音信号,增强语音信号中的关键信息并减少噪声干扰。 相似文献
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随着汽车流动量的增大,运用汽车管理系统来进行车型识别、自动收费以及交通事故认定工作愈来愈重要。单纯的视频识别受环境因素影响较大,雨雾等天气状况都会严重影响识别结果。采用针对发动机声音的识别方法,可以有效降低环境因素的影响,完成汽车类型的识别。采用MP稀疏分解方法,用Gabor原子进行信号的分解及重构,重构后的信号能较好反映原信号的特征。发动机声音信号相对平稳,信号分解后频域相对稳定,采用单帧进行识别,可满足实时性要求。识别采用BP神经网络作为识别机,效果较好,对于交通系统中的车辆类型识别具有较高的参考价值。 相似文献
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针对传统DNN语音分离中噪声干扰的问题,提出了一种在DNN语音分离后期处理中结合DNN和谱减法的语音分离方法。首先提取语音声级特征,通过DNN学习带噪特征到分离目标语音的映射,得到分离目标语音;然后对分离目标语音中每一时频单元进行噪声能量估计;最后,通过快速傅里叶逆变换得到谱减后的分离语音波形信号。通过对不同类型的噪声和不同输入信噪比混合后的语音信号进行试验,结果表明,加入谱减法后分离的语音信号与只经DNN网络输出的语音信号相比,前者分离的语音可懂度和信噪比得到了显著提高,并且分离语音的信号更接近于纯净语音的信号。 相似文献
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2011年8月13日开始执行的《婚姻法》解释（三）（后称“新解释”）很有爆破力一下子引发了有如海啸地震般的社会群议,大有口水与泪水齐飞,岳母共发妻同怒之势。 相似文献
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按照逻辑芯片设计特点,将芯片工作时的信号分为4种：时钟信号、输入信号、组合输出信号和寄存器输出信号。分析了每一种信号的特征,提出并设计了逻辑芯片重构设计中信号类型识别算法。算法以引脚间输入与输出信号之间的延时——判别时间窗作为识别的重要参数,设计了详细的信号识别算法。测试表明,算法的识别平均识别率达到80％左右。 相似文献
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地震旅游是人们出于对地震相关事象的认知与体验而进行的地震文化体验活动。地震旅游资源是地震旅游的物质基础和精神依托,其所含内容十分丰富。汶川地震在给灾区人民带来灾祸的同时,也遗留下了众多价值较高的伴生物、遗留物和附生物。合理有效地对这些资源进行旅游开发,不仅有助于地震灾区的恢复与重建,而且还可以弘扬爱国主义精神、凭吊灾害事件、加强防震抗灾和地震科普知识教育。文章利用地震旅游机会谱（ETOS）和“资源-产品”（R—P）关系模式对四川地震旅游资源的“R—P”转化适宜性进行了评价,并据此提出了四川地震旅游开发与管理的基本思路。 相似文献
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岩溶隧道掘进爆破的地震效应和安全标准 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析爆破地震效应的振动速度与地震频率等主要参数的基础上,根据圆梁山岩溶隧道爆破地震波的现场测定结果,拟合出爆破振动速度、药量大小与爆源距离之间关系式,分析了不同介质对振动速度和地震频率的影响.针对圆梁山岩溶隧道的掘进爆破,讨论了以单段最大药量作为爆破安全振速的计算方法,并确定了不同岩层的安全标准. 相似文献
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针对实际电能质量扰动种类繁多、扰动信号差异不明显、存在多种混合扰动,导致识别电能质量非常困难的情况,提出一种基于极点对称经验模式分解方法（ESMD）和支持向量机（SVM）的电能质量混合扰动信号分类识别新方法。首先,对加入白噪声的混合扰动信号利用小波软阈值去噪处理|其次,利用ESMD将信号分解为不同信号分量,对每类扰动的不同信号分量分别提取样本熵和互样本熵特征值,所有分量特征值构成特征向量|最后利用SVM对扰动信号特征向量进行分类和混合扰动识别。研究表明,该方法对混合扰动识别正确率很高,是一个有效的方法。 相似文献
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提取语音信号的MFCC特征参数,用矢量量化（VQ）的LBG算法来建立匹配模板.在MATLAB软件平台上,基于GUI界面实现说话人识别系统软件设计,并通过实验验证其有效性. 相似文献
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在与人交互情况下,针对物体识别系统通过反馈信息自动优化识别能力问题,提出一种结合梯度直方图（HOG）特征提取和支持向量机（SVM）进行特定物体识别的方法。运用Tensorflow训练语音识别模型反馈人机交互信息,使系统实现自优化。以手表类别作为识别对象,通过HOG特征描述对手表进行特征提取,通过二维主成分分析（2DPCA）和线性判别分析（LDA）对整体和局部特征进行降维,运用改进的空间金字塔匹配模型通过SVM对其分类,并运用非极大值抑制（NMS）确定区域,运用训练的梅尔倒谱（MFCC）特征语音识别模型对反馈信息进行识别,最终整合信息优化识别系统。实验表明,该系统对手表有较高的识别率,并能通过人机交流在较短时间内使系统实现自优化。 相似文献