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基于耦合空间模糊C均值聚类和推土机距离的变化检测

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遥感信息 2024年第3期 144-152页

作者：谢江陵李轶鲲李小军杨树文魏易从兰州交通大学测绘与地理信息学院地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃省测绘科学与技术重点实验室甘肃省测绘产品质量监督检验站

在遥感影像变化检测领域中，当遥感影像受椒盐、高斯和混合噪声污染时，变化检测精度往往无法得到保证。虽然基于空间模糊C均值聚类的有监督变化检测算法能有效实现抗噪声变化检测，但是其人工训练成本和时间成本过高，在实时场景中无... 详细信息

在遥感影像变化检测领域中，当遥感影像受椒盐、高斯和混合噪声污染时，变化检测精度往往无法得到保证。虽然基于空间模糊C均值聚类的有监督变化检测算法能有效实现抗噪声变化检测，但是其人工训练成本和时间成本过高，在实时场景中无法大规模应用。对此，文章将5种空间模糊C均值算法分别与推土机距离(earth mover’s distance, EMD)耦合，实现了5种具有较好抗噪声能力的无监督遥感变化检测算法，能够保证噪声污染下的实时变化检测精度。实验证明，与最近提出的KPCAMNet和GMCD无监督变化检测算法相比，所提出算法能更好地处理受椒盐、高斯和混合噪声污染的遥感影像，具有一定的应用价值。

关键词：无监督抗噪声变化检测空间模糊C均值聚类推土机距离

基于TiCNN-DRSN模型的sEMG手势识别算法的研究

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电子测量技术 2024年第6期47卷 190-196页

作者：周国良张道辉郭小萍沈阳化工大学沈阳110000

基于表面肌电信号和模式识别的手势识别方法在康复手领域中具有广阔的应用前景。提出一种基于表面肌电信号的手部姿势识别方法,以预测手部的52种动作。为解决表面肌电信号易受干扰的问题,提高对表面肌电信号的分类效果,提出了TiCNN-DRS... 详细信息

基于表面肌电信号和模式识别的手势识别方法在康复手领域中具有广阔的应用前景。提出一种基于表面肌电信号的手部姿势识别方法,以预测手部的52种动作。为解决表面肌电信号易受干扰的问题,提高对表面肌电信号的分类效果,提出了TiCNN-DRSN网络,主要作用是在拥有噪声的情况下能够更好的识别率,减少滤除噪声的时间。TiCNN网络使用卷积核Dropout和极小批量训练,为卷积神经网络引入训练干扰并且增加了模型的泛化性;DRSN网络可以有效的剔除sEMG信号中的冗余信号,减少信号噪声干扰。TiCNN-DRSN网络在不需要任何降噪预处理的前提下,取得了很高的抗噪与自适应性能。本模型在Ninapro数据库上的识别率达到97.43%±0.8%。

关键词：表面肌电信号抗噪声 TiCNN-DRSN网络

一种抗噪声的自注意力神经网络轴承故障诊断方法

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轴承 2023年第12期 92-98页

作者：刘辉李阳中核检修有限公司上海201103 东北电力大学机械工程学院吉林吉林132012

为抑制噪声信号对轴承故障诊断的不良影响,应对轴承诊断方法在生产现场噪声干扰下精度下滑的问题,提出了一种对噪声具有强鲁棒性的故障诊断方法。首先,以自注意力神经网络为主要研究对象,对模型的深度、宽度进行分析,确定模型的宽度为16... 详细信息

为抑制噪声信号对轴承故障诊断的不良影响,应对轴承诊断方法在生产现场噪声干扰下精度下滑的问题,提出了一种对噪声具有强鲁棒性的故障诊断方法。首先,以自注意力神经网络为主要研究对象,对模型的深度、宽度进行分析,确定模型的宽度为16维,深度为8层时诊断效果最佳;然后,通过对比试验验证了位置编码模块在模型中的必要性;最后,与CNN,LSTM,MLP,SIM等模型的对比结果表明,基于自注意力神经网络的模型能够在低强度噪声环境下取得接近100%的诊断精度,在高强度噪声环境下的诊断精度也优于其他模型。

关键词：滚动轴承故障诊断卷积神经网络信号处理深度学习抗噪声自注意力

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基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法

北京航空航天大学学报 2005年第10期31卷 1101-1105页

作者：杜鹏赵慧洁北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100083

特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏... 详细信息

特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能.

关键词：高光谱遥感特征提取独立成分分解抗噪声最大噪声分量

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虚拟传声器在有源抗噪声护听器的应用

声学学报 2010年第2期35卷 140-145页

作者：肖椽生徐健李晓东中国科学院噪声与振动重点实验室(声学研究所) 北京100190

考察了虚拟传声器应用于有源抗噪声护听器的稳定性和降噪性能。理论上分析了虚拟传声器算法的稳定性,并通过引入反馈控制器和设计次级通道模型使得算法在不同护听器佩戴方式下都保持稳定,获得高噪声衰减和高稳定性。实验结果证实了虚拟... 详细信息

考察了虚拟传声器应用于有源抗噪声护听器的稳定性和降噪性能。理论上分析了虚拟传声器算法的稳定性,并通过引入反馈控制器和设计次级通道模型使得算法在不同护听器佩戴方式下都保持稳定,获得高噪声衰减和高稳定性。实验结果证实了虚拟传声器的应用可以在耳道口获得更高的窄带噪声衰减,而且所采取的措施可以保证护听器在不同佩戴状态下都能稳定。

关键词：护听器传声器抗噪声虚拟应用有源高稳定性噪声衰减

有源抗噪声护耳器H_2/H_∞优化方法研究

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声学学报 2007年第5期32卷 447-453页

作者：赵剑徐健李晓东田静中国科学院声学研究所北京100080

采用固定系数滤波器和自适应滤波器相结合来实现一种有源抗噪声护耳器系统。固定系数滤波器除了降低宽带噪声,其最主要的作用在于减小次级通道的不确定性。固定系数滤波器和次级通道滤波器都采用H_2/H_∞优化方法设计得到。仿真和实验... 详细信息

采用固定系数滤波器和自适应滤波器相结合来实现一种有源抗噪声护耳器系统。固定系数滤波器除了降低宽带噪声,其最主要的作用在于减小次级通道的不确定性。固定系数滤波器和次级通道滤波器都采用H_2/H_∞优化方法设计得到。仿真和实验结果表明:固定系数滤波器提高了自适应算法的稳定性,护耳器系统在宽带和周期性噪声环境中都取得了比较好的降噪效果。

关键词： H∞优化抗噪声有源自适应滤波器固定系数宽带噪声自适应算法不确定性

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用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

清华大学学报（自然科学版） 2004年第1期44卷 22-24,28页

作者：许超曹志刚清华大学电子工程系北京100084

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E... 详细信息

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。

关键词：抗噪声语音识别谐波模型 Mel倒谱系数

用于抗噪声说话人识别的直接倒谱加权GMM模型

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数据采集与处理 2005年第1期20卷 83-87页

作者：吴尊敬曹志刚清华大学电子工程系微波与数字通信国家重点实验室北京100084

为了提高噪声中的说话人识别率 ,根据各维倒谱系数鉴别能力的不同 ,在识别过程中对 GMM( Gauss mix-ture model)模型的各维分量直接加权 ,提出了直接倒谱加权的 GMM模型 ,并且研究了在噪声情况下衡量各维特征鉴别能力的新方法。将该方法... 详细信息

为了提高噪声中的说话人识别率 ,根据各维倒谱系数鉴别能力的不同 ,在识别过程中对 GMM( Gauss mix-ture model)模型的各维分量直接加权 ,提出了直接倒谱加权的 GMM模型 ,并且研究了在噪声情况下衡量各维特征鉴别能力的新方法。将该方法与 MMSE( Minimum mean square error)相融合 ,对白噪声和地铁噪声进行实验 ,得到基线系统和 MMSE增强系统在不同噪声情况下最优的加权窗函数。试验结果表明 ,直接倒谱加权

关键词：倒谱说话人识别 MMSE 抗噪声加权直接窗函数 GMM model) 谱系数

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一种抗噪声轴承故障诊断方法

北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期38卷 23-31页

作者：陈露萌李一鸣黄民北京信息科技大学机电工程学院北京100192

针对滚动轴承在噪声环境中故障诊断准确率低、诊断模型稳定性差等问题,提出了一种DARTS-CNN-BiLSTM故障诊断模型。首先,使用可微架构搜索(differentiable architecture search, DARTS)算法对卷积神经(convolutional neural network, CNN)网络进行结构寻优,以提升CNN对原始振动信号的深层特征挖掘能力和抗噪性能。然后,引入双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BiLSTM)网络进一步提取信号的时序特征,提升模型的稳定性和鲁棒性。最后,通过全局平均池化和Softmax分类器完成故障分类。分别使用西储大学和渥太华大学公开数据集进行实验,结果表明,此模型平均诊断准确率可达98.38%以上,在添加不同信噪比大小的额外噪声条件下,该模型仍能保持较高的诊断准确率,与其他模型相比,具备更好的抗噪性和稳定性。

关键词：可微架构搜索卷积神经网络双向长短时记忆网络轴承故障诊断抗噪声