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无人驾驶汽车在行车过程中,需要通过视觉感知和听觉感知来构建当前周围环境模型,声学事件检测是听觉感知系统构建模型的核心所在。行车环境下声学事件检测系统面临着复杂而强烈的噪声挑战,尤其是行车过程中的风噪。声学事件检测中,常用的声学特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)对噪声干扰十分敏感,为了解决这一问题,提出一种谐波梅尔频率倒谱系数(HMFCC)的鲁棒性声学特征提取算法,用于声学事件的目标分类。该算法通过声学信号的谐波模型与MFCC算法相结合,提取目标声学信号中的共振峰频率,改进传统Mel滤波器组,从而增强HMFCC中目标声学信号的中高频分量。研究结果表明:在不同的风噪环境下,基于HMFCC声学特征的检测结果具有较高的精准率和召回率,且在低噪和强噪环境下HMFCC和MFCC之间分类效果差异明显;低噪环境下,几种声学事件的HMFCC特征分类的平均精准率和召回率分别达到82.66%、84.15%,而基于MFCC特征分类检测的平均精准率和召回率只有73.93%、74.61%;随着风噪增强,MFCC特征分类精度严重下降,平均精准率和召回率仅为54.15%、44.95%,HMFCC特征在强噪环境下的平均精准率和召回率为72.16%、69.87%。行车环境下,HMFCC特征不仅可以提高分类的准确率,而且表现出对噪声不敏感的特性。 相似文献
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文中将以一个地铁站或火车站为例,提出一种特征抽取方法去辨别在候车的人群,并运用图像处理技术去探测出某时刻的人群拥挤情况;同时,用C语言编写所有的程序。 相似文献
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通过神经网络知识获取模型,将神经网络的自适应学习能力和专家系统的解释能力综合在一起,提出一种将神经网络和专家系统结合在一起的综合决策系统.一方面,该综合决策系统应用神经网络的自适应学习功能解决了专家系统在知识获取方面存在的"瓶颈"问题;另一方面,运用专家系统的解释能力解决了神经网络的"黑箱"问题. 相似文献
87.
基于K-L变换的人脸识别系统 总被引:2,自引:0,他引:2
围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性. 相似文献
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迅速兴起的小波分析方法,对时变信号处理具有独特的优点,能同时在时频双域中对信号进行分析。通过对船舶辐射噪声特性的分析,论述了针对振动信号如何选择小波基和如何利用阈值的选取规则。通过与正常信号在仿真过程中的分析对比,直观地得到电路中改变参数所带来的软故障信号的突变特征,成功提取出电路中输出信号的软故障特征,为进一步诊断故障提供了便利。 相似文献
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倒谱在舰船辐射噪声特征提取中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
舰船的辐射噪声是舰船在航行或运转过程中的一种自身属性.提取舰船辐射噪声的特征是对舰船自身属性的总结和归纳,有利于更深一步地了解舰船.同时,其特征可作为监测舰船性能的技术指标,对舰船的维护和保养有重要意义.倒谱是一种信号处理的分析方法,本文从倒谱的定义出发分析倒谱的应用范围,结合舰船辐射噪声的特点,在理论上论述了倒谱在舰船辐射噪声特征提取中的可行性及应用条件.然后,用仿真信号和实例信号对理论进行证明. 相似文献
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