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Geological disaster event detection based on seismic signals: A case study of "23.7" Beijing flush flood and debris flow [PDF]
The "23.7" heavy rainfall event in Beijing triggered multiple geological disasters of flush flood and debris flows, resulting in 33 deaths, 18 missing persons, and significant economic losses, which has drawn widespread social attention.
Chunhao Wu +6 more
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Gaoya dianqi, 2010 研究电晕放电辐射信号的时频特性,对于电气设备的故障诊断、在线监测以及辐射源定位等都有重要意义。笔者利用Hinich法和ADF法对电晕放电电磁辐射信号的高斯性、线性和平稳性进行了定量分析和检验,结果显示此类信号具有非高斯性、非线性和非平稳性。在此基础上,通过双谱估计和时频分析方法研究了电晕放电辐射信号的时频域特征,结果表明:放电辐射信号的持续时间较短,其频率主要分布在较高频段,分布范围较宽,能量主要集中在400800 MHz范围内,与背景噪声信号的时频域特征有明显区别,有利于对信号进行特征提取和目标识别。
刘卫东, 刘尚合, 胡小锋
doaj
Research on Humming to MIDI and Automatic Music Transcription System [PDF]
, 2011 音乐旋律的简谱或五线谱表示是人们常见的音乐旋律的标准符号化表达。而MIDI音乐文件则是音乐旋律的另一种符号化表达形式。哼唱转MIDI自动记谱(AutomaticMusicTranscription)是一种让计算机抽取人声哼唱音频信号中所描述的旋律信息(音符音高序列及其时长序列)并将其自动转化为符号化的MIDI乐谱的技术。这项技术的主要难点在于如何让计算机在一个哼唱得不是太准确的人声哼唱音频信号中寻找哼唱者所期望的正确旋律表达，并将其转化成MIDI乐谱格式。现有不少哼唱转MIDI自动记谱系统 ...
杨剑锋
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Research on the spectral attributes and spectral inversion algorithm of Ground Penetrating Radar signal [PDF]
, 2013 探地雷达(GPR)通过向地下发射高频率宽带电磁波来探测地下物体、地层界面以及地下介质属性和分布结构，被广泛应用于经济建设和军事各领域。由于雷达信号会受到各种电磁和背景噪声干扰，使得接收到的信号不能直接准确地反映地下介质信息，造成对目标检测和识别的困难。特别当目标体积较小或目标层厚度较薄时，目标的反射波很难被识别。在对路面、隧道以及地下污染物等检测时，遇到的地下介质多是层状分布的。人们不仅希望获得各层的深度和厚度，还希望得到各层介质的介电常数和电导率等参数。因此，本文将包含薄层的层状介质作为研究的对象 ...
黄忠来
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Radio signal recognition based on image deep learning [PDF]
, 2019 A technical idea was innovatively proposed that uses image deep learning to solve the problem of radio signal recognition.First,the radio signal was transformed into a two-dimensional picture,and the radio signal recognition problem was transformed into ...
Changwen ZHENG, Xiaoxin HE, Xin ZHOU
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Research on Emotion Recognition Model Based on Hybrid Feature Extraction of EEG [PDF]
, 2017 随着计算机技术尤其是人工智能的快速发展，拥有情感、具备表达情感和理解情感的能力已经成为人类与机器之间的重要区别。为了加强人机之间的交流和互动，尤其是发展人机之间带有情感交流的感性沟通，情感计算变得越来越重要，而作为其研究过程中不可或缺的重要环节，情绪识别也逐渐发展成为一大热门的研究领域。情绪识别主要是通过人类用户脸上的表情、说话的语气和语调、身体的姿势和行为以及生理信号等特征，来识别和判断人类用户的情绪状态，而基于生理信号的识别由于难以伪装和隐藏显得更加可靠和真实。 本文以人类脑电图 ...
张仕婧
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An online grinding process monitoring method of grinding wheel based on force signals [PDF]
Grinding process monitoring is key to assessing the intelligence of grinding processing and ensuring manufacturing quality of the intended product. The grinding force in the grinding process is an important characteristic, and the grinding force signal ...
Gu LIU +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态（EEMD）分解为多个固有模态函数分量（IMF）,再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法（AGA）优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量（PPDC）进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时 ...
曹宏
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, 2011 在总结几种常用海洋声学仪器的基本原理以及信号特征基础上,提出了采用频谱分析和自相关方法提取噪声中的信号频率、脉宽、周期信息,采用短时傅里叶变换提取海洋声学仪器信号的时-频特征值的方法,并与相关的海洋声学仪器信号参数数据库比对,设计了信号识别方法。基于lAbVIEW软件构建了一套几种常用海洋声学仪器的信号识别系统,给出了识别系统的软件操作界面。通过应用实测AdCP数据和仿真信号源所产生的几种声学仪器信号进行信号识别检验,表明该系统能够在较低的信噪比条件下准确的识别已知特征参量的海洋声学仪器信号 ...
吕连港 +3 more
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Gaoya dianqi, 2019 通过局部放电检测来准确诊断电气设备绝缘状态和对危险缺陷进行及时预警,是电力部门实施状态运维的重要目标,也是当前局放状态检测领域的关键技术难题。文中以油楔放电模型来模拟电力变压器绕组匝间、饼间的局放缺陷,在施加恒定交流电压下采用高频、特高频两种手段对放电缺陷信号进行了全实时的检测;研究了油楔放电发展到击穿全过程中高频和特高频局放信号幅值、次数、信息熵、PRPD图谱等特征量的变化趋势及规律,对比分析了高频和特高频在放电全过程中信号特征的一致性和差异性。研究发现:油楔放电在恒压下存在两种典型阶段 ...
唐铭泽, 王超, 张旭光, 唐志国
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