基于決策矩陣和ELM識別算法的挖掘設(shè)備定位方法研究
發(fā)布時間:2024-12-01 23:07
在許多國家城市的地表開挖施工中,由于無序的挖掘和不規(guī)范的管理,地下管網(wǎng)經(jīng)常造成嚴(yán)重的外部破壞。近年來,基于聲音信號的開挖裝置檢測方法的準(zhǔn)確性和有效性,已在地下管網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中得到了驗(yàn)證。然而,僅僅依靠識別結(jié)果可能會導(dǎo)致一個高的虛警率,在真正的監(jiān)測系統(tǒng),由于城市地下管道通常是沿著固定的布局,有時候布局之外區(qū)域的操作,也可能觸發(fā)監(jiān)控系統(tǒng)。為了提高實(shí)際地下管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性,本文提出了一種新的基于聲音信號到達(dá)方向估計(jì)(DOA)的方法,并將其應(yīng)用到監(jiān)控系統(tǒng)中。不是僅僅利用聲源定位算法,而是一種全新的混合算法,利用開挖設(shè)備的識別結(jié)果有助于提高定位估計(jì)性能。本文提出了兩種基于聲信號的挖掘器械定位算法,作為一種輔助的城市地下管網(wǎng)保護(hù)系統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)。DOA估計(jì)算法與識別算法相結(jié)合的新算法可以有效地在現(xiàn)實(shí)世界中復(fù)雜的環(huán)境中工作。本文主要的研究工作如下:1.采用四通道十字形聲陣列,依據(jù)波束到達(dá)每個傳聲器會有時延的原理,實(shí)現(xiàn)MUSIC單頻算法。對各種挖掘器械的聲音信號進(jìn)行采集分析,確定此項(xiàng)目合適的參考頻帶。緊接著,采用聚焦變換,實(shí)現(xiàn)對真實(shí)信號寬頻帶的定位算法,驗(yàn)證算法的可行性。2.提出基于聲音預(yù)識別的MU...
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 地下管網(wǎng)防破壞研究背景
1.2 聲音識別與聲音定位的研究意義
1.3 國內(nèi)外現(xiàn)狀
1.3.1 現(xiàn)有防護(hù)措施
1.3.2 聲音定位算法
1.3.3 聲音識別算法
1.4 該領(lǐng)域的研究難點(diǎn)
1.5 本文主要研究內(nèi)容
第2章 聲音定位研究
2.1 聲陣列研究現(xiàn)狀
2.1.1 聲陣列介紹
2.1.2 本論文聲陣列模型
2.2 MUSIC聲音定位算法實(shí)現(xiàn)原理
2.2.1 單頻窄帶實(shí)現(xiàn)
2.2.2 寬帶定位算法理論
2.2.3 寬帶定位算法實(shí)現(xiàn)
第3章 基于聲音識別的定位方法
3.1 聲音識別在定位中的作用
3.2 基于預(yù)識別的定位算法
3.2.1 預(yù)處理-分幀
3.2.2 LPCC特征提取和ELM分類器
3.2.3 基于預(yù)識別定位算法
3.3 實(shí)驗(yàn)分析
3.3.1 數(shù)據(jù)分析
3.3.2 預(yù)識別實(shí)驗(yàn)分析
第4章 分布矩陣定位算法
4.1 基于分布決策矩陣的定位算法
4.2 單聲源實(shí)驗(yàn)分析
4.2.1 數(shù)據(jù)分析
4.2.2 基于決策矩陣定位算法實(shí)驗(yàn)分析
4.3 多聲源實(shí)驗(yàn)分析
4.3.1 數(shù)據(jù)分析
4.3.2 基于決策矩陣定位算法實(shí)驗(yàn)分析
第5章 總結(jié)與展望
5.1 研究工作總結(jié)
5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
本文編號:4013898
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 地下管網(wǎng)防破壞研究背景
1.2 聲音識別與聲音定位的研究意義
1.3 國內(nèi)外現(xiàn)狀
1.3.1 現(xiàn)有防護(hù)措施
1.3.2 聲音定位算法
1.3.3 聲音識別算法
1.4 該領(lǐng)域的研究難點(diǎn)
1.5 本文主要研究內(nèi)容
第2章 聲音定位研究
2.1 聲陣列研究現(xiàn)狀
2.1.1 聲陣列介紹
2.1.2 本論文聲陣列模型
2.2 MUSIC聲音定位算法實(shí)現(xiàn)原理
2.2.1 單頻窄帶實(shí)現(xiàn)
2.2.2 寬帶定位算法理論
2.2.3 寬帶定位算法實(shí)現(xiàn)
第3章 基于聲音識別的定位方法
3.1 聲音識別在定位中的作用
3.2 基于預(yù)識別的定位算法
3.2.1 預(yù)處理-分幀
3.2.2 LPCC特征提取和ELM分類器
3.2.3 基于預(yù)識別定位算法
3.3 實(shí)驗(yàn)分析
3.3.1 數(shù)據(jù)分析
3.3.2 預(yù)識別實(shí)驗(yàn)分析
第4章 分布矩陣定位算法
4.1 基于分布決策矩陣的定位算法
4.2 單聲源實(shí)驗(yàn)分析
4.2.1 數(shù)據(jù)分析
4.2.2 基于決策矩陣定位算法實(shí)驗(yàn)分析
4.3 多聲源實(shí)驗(yàn)分析
4.3.1 數(shù)據(jù)分析
4.3.2 基于決策矩陣定位算法實(shí)驗(yàn)分析
第5章 總結(jié)與展望
5.1 研究工作總結(jié)
5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
本文編號:4013898
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