噪声处理

摘要： 针对传统的高速线阵CCD图像数据采集系统信号稳定性差的问题,文中在图像识别时应用卷积神经网络模型的基础上,提出一种基于机器学习的高速线阵CCD图像数据采集系统,并建立整个系统的架构。通过CCD传感器、A/D转换器、CCD驱动控制器、RAM存储器、R/W控制器和PC机完成系统硬件设计;通过CCD驱动模块、CCD信号处理模块、图像信息读取模块、图像缓存模块、图像信息转换模块和图像信息显示模块,完成系统软件设计和数据采集系统的设计。实验结果表明,与传统的高速线阵CCD图像数据采集系统相比,基于机器学习的高速线阵CCD图像数据采集系统波幅稳定,信号稳定性更好,可为高速线阵CCD图像数据的研究提供一定的参考。

摘要： 多波束测深系统在海洋探测中应用广泛,但受海底环境复杂、多径效应限制,多波束测深数据易产生大量噪声。为提高测深数据质量,降低噪声数据影响,精确获取水下地形地貌,选择采用空间自适应趋势面滤波法对测深数据进行分区块滤波处理。结合某工程实践,介绍了多波束测深系统的工作原理及构成,论述了空间自适应滤波法的基本原理和具体流程,并对多波束测深系统数据采集、处理流程进行了阐述。通过实验对该滤波算法进行了分析,结果显示该方法可快速有效地实现噪声滤波,获取的水下地形较为真实。

摘要： 细粒度实体分类是一项多类别多标签任务,能协助广泛的下游任务(关系抽取、共指消解、问答系统等)提高工作效率、优化准确率,已成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对传统的细粒度实体分类方法人工标注大型语料库难度大,准确率偏低等问题,研究人员提出了基于神经网络的细粒度实体分类方法,不仅能够解决人工标注费时费力的问题,而且可以提高分类的准确率。然而现有的神经网络模型大多需要远程监督的参与,在此过程中会引入噪声标签等问题,通过噪声标签处理方法能够有效抑制噪声标签对分类结果的影响,进一步提升分类性能。在相同评测数据集下,根据相同评价指标对比各类细粒度实体分类方法的性能,可以发现在细粒度实体分类领域中采用BiLSTM处理实体指称上下文,并通过注意力机制提取更为重要的特征,有助于提高细粒度实体分类方法的准确率、Macro F1值和Micro F1值。

摘要： 细粒度实体分类是在给定实体指称后要求为其分配细粒度类型标签的任务。大多数细粒度实体分类采用远程监督的方法,为实体指称分配知识库中实体所对应的全部类型标签,这会引入无关或具体的噪声标签。在远程监督中,将分配与指称上下文无关的类型标签归为无关噪声标签,分配细粒度标签导致在上下文中实体含义不准确的类型标签归为具体噪声标签。为减轻噪声影响,以往采用人工标注、启发式规则剪枝等方法,但存在效率低、缩减训练集规模导致分类模型整体性能变差等问题。通过引入记忆网络,分类模型能深入学习实体指称上下文与类型标签之间的关联性,增强对相似的指称上下文所对应类型标签的记忆表示,有效减轻无关噪声标签的影响。与此同时,利用变形的层次损失函数有效学习类型标签之间的层次关系,从而缓解具体噪声标签的负面影响。此外,结合L2正则化函数防止训练模型对噪声标签的过拟合。在公开数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效缓解无关噪声标签和具体噪声标签对分类模型的消极影响,在准确率、MacroF1值、MicroF1值上表现均优于以往处理标签噪声的方法。

摘要： 客流量预测可以弥补强周期性和波动性客流冲击给景区和游客造成的影响,使有限的旅游资源提前得到合理调度和配置.在考虑网络搜索噪声的基础上,建立QCR(Query Chain Retrieve)搜索词链和HHT的网络搜索数据预测模型,对九寨沟旅游日客流量进行预测.通过对比时间序列模型、未经噪声处理的网络搜索预测模型和BP神经网络发现,QCR-HHT拟合效果最佳,对九寨沟客流量的预测精度显著提高.使用考虑噪声的QCR-HHT网络搜索预测模型,能够更准确地对旅游客流量进行预测,便于景区和管理部门制定更加高效准确的决策.

摘要： 随着生活水平的不断提升,空调已经走进了千家万户,不仅给人们的生活带来了许多便捷,还改变了人们的生活方式,但是空调机械噪声源也带来了很多的问题。通过对空调机械噪声源的原因及特点进行分析综述,介绍了常用的识别机械噪声源的方法,并运用正确的手段对其进行处理,希望能够为相关研究人员提供一些借鉴。

摘要： 针对手机定位数据分析过程中存在的噪声数据处理不佳、用户路径信息丢失、参数适宜性差等问题,提出基于改进滑动窗口的手机定位数据用户驻留区域识别方法.首先讨论了驻留区域识别过程中噪声信息处理与参数自适应等难点;其次通过样本拟合方法,提出出行范围相关的距离阈值计算方法,对经典滑动窗口算法进行改进,生成位置点聚簇结果;最后对通过空间约束规则对乒乓效应进行识别和优化,并对时空相邻聚簇进行归并.实验结果表明,该方法可提高异常漂移点识别的准确率和召回率,并有效处理乒乓效应,可明显提升用户时空行为刻画效果.

摘要： 针对现有车联网系统处理数据效率低、计算框架复杂、安全性差等问题,本研究通过控制平面和数据平面的分离实现逻辑上的集中控制,增强车联网服务系统的计算、通信和存储能力.在车联网系统框架的基础上,本研究构建区块链网络,其具有分布式、防篡改的技术特点,通过处理喇叭、警报器、动物、人群等的声音强度提高智能控制的能力.实验结果表明,本研究方法遇到突发事件时反应更快.

摘要： 手势识别作为当前人机交互的主要方式之一,提升手势识别的准确性和实时性对人机交互发展和便利人们生活具有重要意义.本文结合深度学习的应用基础和实际应用效果,在研究深度学习理论的基础上,提出了深度学习理论网络,分别针对静态手势识别和复杂环境下手势识别在深度学习理论下的最佳训练方法进行仿真,并得出CNN方法为深度学习的最佳学习和训练的选择.

摘要： 分析天然气调压箱的噪声问题,提出噪声处理解决方案.通过更换新箱体和在管道上包裹双层降噪材料,解决天然气调压箱持续供气条件下噪声问题.对比分析降噪改造前后的数据,该种方法降噪效果良好.

摘要： 图像增强的目的是要增强视觉效果,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,抑制不感兴趣的特征,以达到改善图像质量、丰富信息量的目的,并加强图像判读和识别效果的图像处理方法.采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声(如椒盐噪声).它是一种常用的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效.在对比了多种去噪方法之后,本文发现经典的图像去噪方法如:维纳滤波和中值滤波,一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题.对于椒盐噪声和高斯噪声，均值滤波的效果相对其他滤波效果较好，其次为中值滤波，但是中值滤波对一些如点、线、尖顶细节等处理效果较差。一次维纳滤波及二次维纳滤波对高斯噪声的处理比对椒盐噪声处理的好。

摘要： 天然气在长输过程中由于各种原因压力不断降低,为满足下游压力及流量的要求,保障管道储气能力,需在输气干线上每隔一段距离设置一个压气站为天然气增压.介绍了压气站的主要设计过程,并以陕京二线榆林压气站为例,对压缩机的选型及机组配置进行了较详细地分析,同时,对压缩机辅助系统的功能、原理,总图的设置,压气站的噪声处理等也做了简单介绍。

摘要： 胜利油田物探地震资料处理技术走过了从无到有、从小到大、从弱到强的发展历程,目前发展成为软硬件设备、人员以及处理技术国内同行领先水平,为胜利油田的勘探稳步发展发挥了巨大的作用.本文分探索起步阶段、成熟推广阶段和高精度、高密度阶段,分别对计算机硬件设备的更新变化、地震资料的处理能力、地震成像处理技术的发展与进步以及地震资料成像精度的提高在油田勘探中发挥的作用进行了阐述,并结合油田持续勘探发展对地震成像技术的需求进行了展望.地震资料处理向高保真发展，地震成像方法向叠前逆时深度偏移发展。发展海量机群并行处理和海量存储技术;发展相关的静校正处理、细分面元组合处理、全三维全方位的各向异性处理、与高密度资料相适应的噪声处理、高分辨率的保真处理以及保真的叠前时间与深度偏移等技术。旨在充分发挥高精度采集资料优势，深化研究高精度的保幅成像技术，综合利用地震叠前属性以及各向异性地震信息，进行叠前反演及储层预测。为油田勘探开发提供高精度的地震成像资料。

摘要： 人工耳蜗系统不同于传统的声频系统,声音最终不是以扬声器发出的声波的形式传入耳朵,而是通过植入耳蜗内的电极以电流刺激听神经的形式进入听觉神经系统.本文综述了人工耳蜗研发过程中的声频处理的相关问题,涉及听觉机理、编码策略、言语感知、音乐感知、噪声和混响、空间听觉和双侧植入等方面.最后对人工耳蜗对听觉研究的推动进行讨论,对未来人工耳蜗声频处理的研究方向进行展望.

摘要： 人工耳蜗系统不同于传统的声频系统,声音最终不是以扬声器发出的声波的形式传入耳朵,而是通过植入耳蜗内的电极以电流刺激听神经的形式进入听觉神经系统.本文综述了人工耳蜗研发过程中的声频处理的相关问题,涉及听觉机理、编码策略、言语感知、音乐感知、噪声和混响、空间听觉和双侧植入等方面.最后对人工耳蜗对听觉研究的推动进行讨论,对未来人工耳蜗声频处理的研究方向进行展望.

摘要： 人工耳蜗系统不同于传统的声频系统,声音最终不是以扬声器发出的声波的形式传入耳朵,而是通过植入耳蜗内的电极以电流刺激听神经的形式进入听觉神经系统.本文综述了人工耳蜗研发过程中的声频处理的相关问题,涉及听觉机理、编码策略、言语感知、音乐感知、噪声和混响、空间听觉和双侧植入等方面.最后对人工耳蜗对听觉研究的推动进行讨论,对未来人工耳蜗声频处理的研究方向进行展望.

摘要： 人工耳蜗系统不同于传统的声频系统,声音最终不是以扬声器发出的声波的形式传入耳朵,而是通过植入耳蜗内的电极以电流刺激听神经的形式进入听觉神经系统.本文综述了人工耳蜗研发过程中的声频处理的相关问题,涉及听觉机理、编码策略、言语感知、音乐感知、噪声和混响、空间听觉和双侧植入等方面.最后对人工耳蜗对听觉研究的推动进行讨论,对未来人工耳蜗声频处理的研究方向进行展望.

摘要： 人工耳蜗系统不同于传统的声频系统,声音最终不是以扬声器发出的声波的形式传入耳朵,而是通过植入耳蜗内的电极以电流刺激听神经的形式进入听觉神经系统.本文综述了人工耳蜗研发过程中的声频处理的相关问题,涉及听觉机理、编码策略、言语感知、音乐感知、噪声和混响、空间听觉和双侧植入等方面.最后对人工耳蜗对听觉研究的推动进行讨论,对未来人工耳蜗声频处理的研究方向进行展望.

摘要： 人工耳蜗系统不同于传统的声频系统,声音最终不是以扬声器发出的声波的形式传入耳朵,而是通过植入耳蜗内的电极以电流刺激听神经的形式进入听觉神经系统.本文综述了人工耳蜗研发过程中的声频处理的相关问题,涉及听觉机理、编码策略、言语感知、音乐感知、噪声和混响、空间听觉和双侧植入等方面.最后对人工耳蜗对听觉研究的推动进行讨论,对未来人工耳蜗声频处理的研究方向进行展望.

摘要： 本发明涉及一种同频噪声处理方法、同频噪声处理装置及同频噪声处理系统。所述方法包括：步骤a：在第一电极上加载驱动信号，所述驱动信号通过第一电极与第二电极之间的耦合电容耦合到第二电极上，生成感应信号；步骤b：对第二电极上的感应信号进行解调,根据感应信号的解调值计算噪声源系统的系统相位值，并通过计算出的噪声源系统的系统相位值判断当前感应信号中是否存在同频噪声，如果存在同频噪声，执行步骤c；步骤c：通过任意频率点解调值与其相邻频率点解调值的相互影响关系式，计算驱动信号频率及其附近频率噪声的噪声量化值，根据所述噪声量化值获取修正后的驱动信号频率及其附近频率噪声的无噪声解调值，消除驱动信号频率中的同频噪声。本发明可极大改善用户体验。

摘要： 本发明提供一种共模噪声的处理方法、共模噪声处理装置和触摸控制器。共模噪声处理装置包括：s个减法处理单元和一个频谱分析模块，s为大于0的整数；每个所述减法处理单元包括两个第一输入端口、一个减法器和一个第一输出端口，所述两个第一输入端口与所述减法器相连，所述减法器与所述第一输出端口相连；所述频谱分析模块包括s个第二输入端口和至少一个频谱分析单元，所述s个第二输入端口与所述至少一个频谱分析单元相连；s个所述减法处理单元的s个第一输出端口与所述频谱分析模块的s个第二输入端口一一相连。本发明提供的共模噪声的处理方法、共模噪声处理装置和触摸控制器能够检测用于确定触摸屏上的触摸点的位置的信号中的共模噪声，以便于可以减小共模噪声减小对该信号的影响，从而可以提高触摸控制器生成的触摸点的位置的准确性。

摘要： 本发明提供一种噪声处理方法及噪声处理后的电路。噪声处理后的电路包括至少两条受扰走线及至少一条施扰走线，所述至少三条走线之间存在两条平行走线，所述施扰走线与所述受扰走线存在平行部分，所述受扰走线之间存在平行部分，且所述平行部分之间的间隔大于或等于最小走线间距的两倍与走线宽度的和值。

摘要： 本发明公开了一种用来进行去图像噪声处理的方法，该方法包含有：针对多个方向的每一方向，计算一图像中的一目标像素附近的多组第一像素值的差的绝对值之和作为一第一检测值，且针对所述方向中的至少一部分的每一方向，选择性地计算该目标像素附近的至少一组第二像素值的平均值作为一第二检测值；对该目标像素附近的多个像素值进行排序，并据以产生一第三检测值；以及针对所述方向中的一特定方向，依据该第一检测值、该第三检测值、与该第二检测值中的至少前两者对该目标像素进行去图像噪声处理。本发明另提供一种相关的装置。本发明能妥善地进行去图像噪声处理。即使在采用低端的硬件资源的情况下，本发明仍能保持良好的图像品质。

摘要： 本发明涉及一种同频噪声处理方法、同频噪声处理装置及同频噪声处理系统。所述方法包括：步骤a：在第一电极上加载驱动信号，所述驱动信号通过第一电极与第二电极之间的耦合电容耦合到第二电极上，生成感应信号；步骤b：对第二电极上的感应信号进行解调,根据感应信号的解调值计算噪声源系统的系统相位值，并通过计算出的噪声源系统的系统相位值判断当前感应信号中是否存在同频噪声，如果存在同频噪声，执行步骤c；步骤c：通过任意频率点解调值与其相邻频率点解调值的相互影响关系式，计算驱动信号频率及其附近频率噪声的噪声量化值，根据所述噪声量化值获取修正后的驱动信号频率及其附近频率噪声的无噪声解调值，消除驱动信号频率中的同频噪声。本发明可极大改善用户体验。

摘要： 本公开是关于一种噪声的处理方法、噪声的处理装置、终端及存储介质。该噪声的处理方法包括基于预先定义的频域采样点对预设的第一损失函数进行优化，得到第二损失函数；基于预设的约束条件和Riccati非线性方程，对第二损失函数求解最优解，得到反馈滤波器的频率响应；基于反馈滤波器的频率响应确定反馈滤波器的系数；基于确定系数后的反馈滤波器对环境噪声进行滤波处理。本申请中，将人耳对不同频段环境噪声感知不同的因素考虑在内来确定预先确定的频域采样点，再通过第一损失函数和第二损失函数优化求解确定出反馈滤波器系数，此时通过确定出反馈滤波器系数的反馈滤波器对环境噪声进行噪声处理，有利于优化反馈滤波器的降噪性能，提高降噪效果。

摘要： 本公开涉及一种噪声处理方法和噪声处理设备，尤其涉及三维降噪技术领域；其中，该方法包括：基于包含噪声的三维模型，确定不包含重复顶点的顶点集合和平面集合；基于顶点集合中的顶点，进行相邻平面和相邻顶点搜索，直至确定出三维模型对应的多个几何连通域，每个几何连通域以按空间连接关系聚合的顶点形成的目标队列表征；基于目标队列的长度，确定噪声点，并删除顶点集合中包含的噪声点，以及删除平面集合中包含噪声点的平面。本公开实施例能够去除距离需要保留的目标点云较近的噪声，无需结合噪声的分布先验，通用性更强，有利于提高重建的物体三维模型的准确性。

摘要： 本发明公开了一种量子经典融合传输的噪声处理系统，包括发送方、接收方、第一DWDM和第二DWDM；所述发送方、第一DWDM、第二DWDM和接收方通过光纤依次连接，用于信号传输；所述发送方配置为n个发送端，接收方配置为n个接收端；发送方和接收方所用波分复用器DWDM信道等间隔分配波长，数据信号分配于较高波段、量子信号分配于较低波段，同步信号分配于数据信号和量子信号之间。这种分配方式可减少强经典信号对量子信号的噪声干扰。且量子信号分配于较低波段，减少了量子信号受到的拉曼噪声。同时，第二DWDM与接收方之间设置滤波器，进一步减少相邻信道的串扰。本系统在一定密钥率的条件下，可最大化的支持更多用户数量。

摘要： 本发明提供一种能够利用多重分辨率变换按每个频带进行降噪处理且在添加所期望的噪声时提高性价比的噪声处理装置及噪声处理方法。本发明的噪声处理装置具备：多重分辨率变换部(32)，对原图像实施包括图像尺寸缩小在内的多重分辨率变换处理来生成不同分辨率的多个频带图像；降噪部(34)，对频带图像实施降噪处理；及逆多重分辨率变换部(38)，对已实施降噪处理的频带图像实施包括图像尺寸放大在内的逆多重分辨率变换处理和噪声添加处理来生成分辨率与原图像相同的输出图像，且以低于原图像的分辨率进行噪声添加处理。

摘要： 本发明提供一种共模噪声的处理方法、共模噪声处理装置和触摸控制器。共模噪声处理装置包括：s个减法处理单元和一个频谱分析模块，s为大于0的整数；每个所述减法处理单元包括两个第一输入端口、一个减法器和一个第一输出端口，所述两个第一输入端口与所述减法器相连，所述减法器与所述第一输出端口相连；所述频谱分析模块包括s个第二输入端口和至少一个频谱分析单元，所述s个第二输入端口与所述至少一个频谱分析单元相连；s个所述减法处理单元的s个第一输出端口与所述频谱分析模块的s个第二输入端口一一相连。本发明提供的共模噪声的处理方法、共模噪声处理装置和触摸控制器能够检测用于确定触摸屏上的触摸点的位置的信号中的共模噪声，以便于可以减小共模噪声减小对该信号的影响，从而可以提高触摸控制器生成的触摸点的位置的准确性。