降噪处理

摘要： 在定义光通信网络传输冗余信息的空间峰值基础上,根据冗余信息在降噪过程中的偏差值,完成光通信网络传输冗余信息的降噪处理,结合光通信网络传输冗余信息辨识算法的设计,实现了光通信网络传输冗余信息的辨识;实验结果表明,基于特征选择的光通信网络传输冗余信息辨识方法在降低冗余信息辨识的虚警率同时,还可以提高检测率,具有更好的辨识性能。

摘要： 随着手机等相关便携高分辨率拍照设备的大范围普及,如何有效的从图像中提取文本信息正受到越来越多的重视。文章系统分析了自然取景后图像文字识别中可能面临的问题,对相关重点环节的可用算法流程进行了梳理,讨论了自然光照条件下去噪及倾斜校正等方法的实现。测试实验表明,设计的轻量化系统在易用性前提下具有较好的识别效果。

摘要： 滑油磨屑信号是反映航空发动机磨损状态的重要指标,因其具有间歇触发、幅值小、非平稳的特点,以及航空发动机通常工作在极其恶劣的环境下,使得滑油磨屑信号常包含较强的噪声,对滑油磨屑颗粒的检测造成极大影响。针对信号特点,提出基于经验模态分解的滑油磨屑检测算法,并对实测数据进行仿真分析。分析结果表明,方法能有效地实现信号降噪,消除毛刺对信号波峰、波谷处的干扰,满足峰值法检测对信号质量的要求。

摘要： 针对在超声检测过程中,会受声波衰减、被检工件材料内部结构等因素的影响,导致细小缺陷回波信号与噪声混杂,使得原始有效缺陷信息被噪声淹没的问题,采用一种结合EEMD和PCA的超声回波信号盲源分离方法(EEMD-PCA-FastICA).通过EEMD先将原始采集超声回波信号分成频率不相同的固有模态函数(IMF),进而通过PCA预估出源数目,用相关系数法选出相应的IMF分量并重新构造,并利用重构信号与原始采集信号构建新的多维虚拟观测信号,以达到信号升维的目的。在此基础上,对新观测信号进行FastICA,实现信号分离,完成对原始采集回波信号的降噪处理。应用结果表明,EEMD-PCA-FastICA方法具有有效性和可行性,具有良好的消噪效果,能很好地分离出缺陷特征信息。

摘要： 本文以一款智能环卫洗扫车为对象,介绍了上装智能语音识别控制系统的构成、工作原理、音频信号识别及降噪处理方法.

摘要： 为了分析不同心音信号的时频域特征,首先使用离散小波变换对心音信号进行降噪预处理,然后分别基于短时傅里叶变换和Choi-Williams分布对心音进行时频联合分析,比较正常和异常心音信号在时频域的不同特征.在此基础上,利用研制的电子听诊器采集人体心音,采用开发的心音信号分析方法对信号进行时频分析,并提取出相关特征参数.实验结果表明,基于便携式电子听诊器的心音时频分析可以有效区分正常心音与异常心音,为心音诊断提供辅助依据.

摘要： 大型综合体项目裙房屋面往往满布设备,其中冷却塔设备既普遍存在,又往往产生巨大噪声,给建筑周围环境带来各种影响,本文试图通过阐述上海大悦城二期项目冷却塔方案的编制及优化过程,对冷却塔降噪治理作出探究,为今后同类项目的实施提供参考及经验。

摘要： 大型综合体项目裙房屋面往往满布设备,其中冷却塔设备既普遍存在,又往往产生巨大噪声,给建筑周围环境带来各种影响,本文试图通过阐述上海大悦城二期项目冷却塔方案的编制及优化过程,对冷却塔降噪治理作出探究,为今后同类项目的实施提供参考及经验.

摘要： 对10 kV开关站噪音特性进行了测试,在此基础上从声学理论出发设计了分形声学噪声屏障,对具有良好低频隔声性能的三阶隔声屏障进行了仿真分析,通过试验测量了噪声屏障对各频段噪声的衰减效果,验证了此声学超材料的降噪有效性;并且提出了一种结合超材料声屏障的有源噪声控制方法,来补偿声屏障边缘附近的绕射声波以进一步提升降噪性能.最后,设计搭建了一套结合超材料声屏障的噪声实验系统,并进行了试验验证.

摘要： 传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法.通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态.实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态.

摘要： 医院噪音影响患者救治和正常医疗工作开展.本文通过对目前大型综合医院动力设备机房噪声来源的分析,提出了有效的减少和控制噪音的措施,以降低设备噪声对医院环境的影响.

摘要： 汽车在高速运行时,后视镜噪声在车体气动噪声中占据比例较大,因此,对后视镜噪声的设计与噪声研究尤其重要,本次试验在声学风洞中进行,对后视镜的噪声进行了的研究,为汽车后视镜的设计及噪声研究奠定了基础.本文用的硬件传感器主要是噪声源定位阵列,分析方法主要基于经典波束形成,对不同状态的频谱进行了对比耦合分析.研究表明,研究了后视镜噪声所在的频率范围,针对该频率范围内的后视镜噪声进行降噪处理,具有较好的工程应用前景,给未来汽车后视镜气动外形设计与低噪声设计提供了重要的试验数据依据.

摘要： 针对控制棒驱动机构滚轮振动信号采集过程受到噪声干扰的问题,提出了小波半软阈值(SWT)和Hilbert变换法相结合的去噪方法.该方法首先利用小波半软阈值算法在时频域对滚轮振动信号进行降噪处理,然后进行Hilbert变换求出其包络谱,分析寿命试验与缺陷验证试验中不同的滚轮振动信号.试验结果表明,该方法可有效消除噪声对振动信号的干扰,证明了小波半软阈值与Hilbert变换相结合的方法在驱动机构滚轮状态识别和故障诊断中的有效性,为驱动机构的状态判别提供了理论支持.

摘要： 应用颗粒阻尼技术对离心风机进行降噪处理.在风机蜗壳外侧、后侧和前盖板内侧设计结构空腔以填充颗粒,填充率为70％左右,填充方案以颗粒材质和直径分为四种.依据《GB/T2888-2008》在风机周围1m处均匀布置6个测点,使用声学传感器和频谱仪对各测点噪声数据进行采集.对比各填充方案在各工况的降噪效果以及在额定工况各测点的降噪效果,得出颗粒阻尼技术可以有效降低风机振动噪声的结论,选出最佳填充方案,并给出后续改进措施.

摘要： 时变问题求解在实际应用中扮演着越来越重要的角色,如机械臂运动规划与控制中的矩阵求时变伪逆、信号的实时处理以及障碍物的实时躲避等.更重要的是,几乎所有的时变问题都受各种类型或强或弱的噪声干扰,故在求解时变问题时如何降噪甚至除噪也是一个待解决的棘手问题.鉴于递归神经网络的强大能力,研究并利用新型的递归神经网络来解决上述时变问题具有重要的科学和工程实践意义.本文为了更有效地求解时变问题,提出一类新型递归神经网络及积分增强型.该新型递归神经网络本质在于零化对应误差函数的每一个元素,故被称为Z类递归神经网络(Z-type neural network,ZNN).此外,积分增强型ZNN(Integration-enhanced Z-type neural network,IEZNN)本质在于零化对应误差函数的每一个元素及其积分,使得ZNN处理各种噪声的能力得到提升.

摘要： 时变问题求解在实际应用中扮演着越来越重要的角色,如机械臂运动规划与控制中的矩阵求时变伪逆、信号的实时处理以及障碍物的实时躲避等.更重要的是,几乎所有的时变问题都受各种类型或强或弱的噪声干扰,故在求解时变问题时如何降噪甚至除噪也是一个待解决的棘手问题.鉴于递归神经网络的强大能力,研究并利用新型的递归神经网络来解决上述时变问题具有重要的科学和工程实践意义.本文为了更有效地求解时变问题,提出一类新型递归神经网络及积分增强型.该新型递归神经网络本质在于零化对应误差函数的每一个元素,故被称为Z类递归神经网络(Z-type neural network,ZNN).此外,积分增强型ZNN(Integration-enhanced Z-type neural network,IEZNN)本质在于零化对应误差函数的每一个元素及其积分,使得ZNN处理各种噪声的能力得到提升.

摘要： 时变问题求解在实际应用中扮演着越来越重要的角色,如机械臂运动规划与控制中的矩阵求时变伪逆、信号的实时处理以及障碍物的实时躲避等.更重要的是,几乎所有的时变问题都受各种类型或强或弱的噪声干扰,故在求解时变问题时如何降噪甚至除噪也是一个待解决的棘手问题.鉴于递归神经网络的强大能力,研究并利用新型的递归神经网络来解决上述时变问题具有重要的科学和工程实践意义.本文为了更有效地求解时变问题,提出一类新型递归神经网络及积分增强型.该新型递归神经网络本质在于零化对应误差函数的每一个元素,故被称为Z类递归神经网络(Z-type neural network,ZNN).此外,积分增强型ZNN(Integration-enhanced Z-type neural network,IEZNN)本质在于零化对应误差函数的每一个元素及其积分,使得ZNN处理各种噪声的能力得到提升.

摘要： 时变问题求解在实际应用中扮演着越来越重要的角色,如机械臂运动规划与控制中的矩阵求时变伪逆、信号的实时处理以及障碍物的实时躲避等.更重要的是,几乎所有的时变问题都受各种类型或强或弱的噪声干扰,故在求解时变问题时如何降噪甚至除噪也是一个待解决的棘手问题.鉴于递归神经网络的强大能力,研究并利用新型的递归神经网络来解决上述时变问题具有重要的科学和工程实践意义.本文为了更有效地求解时变问题,提出一类新型递归神经网络及积分增强型.该新型递归神经网络本质在于零化对应误差函数的每一个元素,故被称为Z类递归神经网络(Z-type neural network,ZNN).此外,积分增强型ZNN(Integration-enhanced Z-type neural network,IEZNN)本质在于零化对应误差函数的每一个元素及其积分,使得ZNN处理各种噪声的能力得到提升.

摘要： 船舶绿色化是船舶建造的大趋势,其中船舶舱室噪声问题又是目前的热点问题.而且船舶舱室噪声预报方法是船舶舱室噪声定量化设计的前提.本文概述了船舶舱室噪声预报方法和控制技术的发展研究现状,为以后的声学设计评估和研究提供参考意见.

摘要： 船舶绿色化是船舶建造的大趋势,其中船舶舱室噪声问题又是目前的热点问题.而且船舶舱室噪声预报方法是船舶舱室噪声定量化设计的前提.本文概述了船舶舱室噪声预报方法和控制技术的发展研究现状,为以后的声学设计评估和研究提供参考意见.

摘要： 本发明公开了一种具有降噪除尘作用的冷铝灰处理设备及其降噪单元，降噪单元包括壳体，壳体内设置有螺纹状的降噪腔，在降噪腔的内表面设置有降噪板，降噪板其中一面对应降噪腔，该面交错阵列分布多个凸起和凸起之间形成的凹陷，且在凹陷处设置有降噪孔；还包括分离机和设置在分离机入口处的除尘设备，降噪单元安装在除尘设备的入口处。有益效果：螺纹状的降噪腔内形成一个混响室，声音会在这个混响室中充分扩散，形成各处能量密度均匀、在各个传播方向作无规则的扩散场，并在扩散的过程中，逐渐降低能量的等级，直到最后降为零，达到降低噪声的作用。

摘要： 本申请涉及一种音频降噪、音频降噪模型的处理方法、装置、设备和介质。所述方法涉及人工智能技术，音频降噪模型的处理方法包括：通过基于神经网络的第一子模型中的实部处理网络与虚部处理网络，分别对将样本音频信号变换为频域信号后获得的实部序列与虚部序列进行特征编码，获得样本音频信号对应的实部注意力与虚部注意力，基于实部序列与虚部序列、实部注意力与虚部注意力获得样本音频信号对应的频域编码特征；根据基于频域编码特征与干净音频信号对应的频域变换序列所确定的第一损失对第一子模型进行模型训练获得频域处理子模型；将频域处理子模型与时域处理子模型连接后共同训练得到音频降噪模型，能够提升音频降噪模型的降噪效果。

摘要： 本发明实施例公开了一种视频降噪处理方法，包括：获取视频的当前帧图像；当存在目标帧图像时，将该当前帧图像中的像素点与该目标帧图像中对应位置的像素点进行像素值差值计算，得到像素值差值的绝对值；其中，该目标帧图像为该当前帧图像的上一帧图像降噪处理后输出的帧图像；判断该绝对值是否大于预设阈值；若判断为是时，则将该目标帧图像中对应位置的像素点更新为该当前帧图像中的像素点；当该当前帧图像完成了预设数量个像素点的差值计算，输出更新后的该目标帧图像。本发明还公开了视频降噪处理装置，采用本发明，解决现有技术的视频降噪算法不能满足移动端实时视频流计算量低、无延迟的要求的技术问题。

摘要： 本公开描述一种用于对超声图像进行降噪的降噪模块，是包括在血管内超声系统中的降噪模块，血管内超声系统获取超声图像；降噪模块对超声图像进行降噪处理；降噪模块进行降噪处理的方法包括：选取第一像素区域，计算第一像素区域的平均灰度值；比较原始灰度值与第一像素区域的平均灰度值并获得比较结果，并根据比较结果标记出干扰像素点；选取第二像素区域，分别计算所选定的干扰像素点的原始灰度值、第二像素区域的中位值与第一像素区域的平均灰度值之间的相对偏差，若该中位值与该平均灰度值的相对偏差更小，则使用该中位值替换所选定的干扰像素点的原始灰度值。根据本公开，能够优化降噪处理过程并有效提高超声图像的图像质量。

摘要： 一种降噪模型构建和降噪处理方法，包括如下步骤：S1.对纯净语音集和噪声集中的纯净语音和噪声按照预定时长及信噪比随机单条组合并进行线性叠加，得到多个单条带噪语音，形成训练集；S2.对训练集中带噪语音的频域数据，按频率高低划分为M2个频带，计算各个频带的子带倒谱特征系数和带噪语音子带能量；S3.求取带噪语音对应的纯净语音子带能量，并结合步骤S2得到的带噪语音子带能量求取增益标签；S4.构建卷积‑长短期记忆网络，修正模型权重系数，得到降噪模型。本发明通过神经网络训练得到权重系数；在做语音降噪时，即可通过神经网络的权重系数计算得出实时带噪语音的频谱增益，从而实现降噪。

摘要： 本发明实施例公开了一种视频降噪处理方法，包括：获取视频的当前帧图像；当存在目标帧图像时，将该当前帧图像中的像素点与该目标帧图像中对应位置的像素点进行像素值差值计算，得到像素值差值的绝对值；其中，该目标帧图像为该当前帧图像的上一帧图像降噪处理后输出的帧图像；判断该绝对值是否大于预设阈值；若判断为是时，则将该目标帧图像中对应位置的像素点更新为该当前帧图像中的像素点；当该当前帧图像完成了预设数量个像素点的差值计算，输出更新后的该目标帧图像。本发明还公开了视频降噪处理装置，采用本发明，解决现有技术的视频降噪算法不能满足移动端实时视频流计算量低、无延迟的要求的技术问题。

摘要： 本发明提供降噪处理装置、摄像装置及降噪处理程序。降噪处理装置具备：定时信号检测部，其检测表示工作部进行工作的定时的工作定时信号；声音信号取得部，其取得声音信号；以及降噪处理部，其计算所述工作定时信号，计算在因所述工作部的工作而产生的噪音产生的可能性高的期间取得的声音信号的第1频谱和在不产生所述噪音的可能性高的期间取得的声音信号的第2频谱，并基于将所述计算的第1频谱的至少一部分置换为所述计算的第2频谱的对应部分而得到的频谱，计算对所述声音信号进行了降噪的降噪声音信号。

摘要： 本申请公开了一种降噪耳机、降噪方法和装置、存储介质及处理器。该降噪耳机包括：第一降噪通道，其中，第一降噪通道至少包括：至少一个第一前馈麦克风、至少一个后馈麦克风、第一前馈降噪处理单元、后馈降噪处理单元和第一扬声器；第二降噪通道，其中，第二降噪通道至少包括：至少一个第二前馈麦克风、第二前馈降噪处理单元和第二扬声器；其中，第一前馈降噪处理单元和第二前馈降噪处理单元用于处理环境噪声信号，后馈降噪处理单元用于处理耳道噪声信号。通过本申请，解决了相关技术中采用的多路前馈降噪和后馈降噪在同一个信道中进行处理，容易出现麦克风信号通路之间的干扰，导致降噪带宽和平均深度难以取得有效拓宽和增强的问题。

摘要： 一种降噪模型构建和降噪处理方法，包括如下步骤：S1.对纯净语音集和噪声集中的纯净语音和噪声按照预定时长及信噪比随机单条组合并进行线性叠加，得到多个单条带噪语音，形成训练集；S2.对训练集中带噪语音的频域数据，按频率高低划分为M2个频带，计算各个频带的子带倒谱特征系数和带噪语音子带能量；S3.求取带噪语音对应的纯净语音子带能量，并结合步骤S2得到的带噪语音子带能量求取增益标签；S4.构建卷积‑长短期记忆网络，修正模型权重系数，得到降噪模型。本发明通过神经网络训练得到权重系数；在做语音降噪时，即可通过神经网络的权重系数计算得出实时带噪语音的频谱增益，从而实现降噪。

摘要： 本公开描述一种用于对超声图像进行降噪的降噪模块，是包括在血管内超声系统中的降噪模块，血管内超声系统获取超声图像；降噪模块对超声图像进行降噪处理；降噪模块进行降噪处理的方法包括：选取第一像素区域，计算第一像素区域的平均灰度值；比较原始灰度值与第一像素区域的平均灰度值并获得比较结果，并根据比较结果标记出干扰像素点；选取第二像素区域，分别计算所选定的干扰像素点的原始灰度值、第二像素区域的中位值与第一像素区域的平均灰度值之间的相对偏差，若该中位值与该平均灰度值的相对偏差更小，则使用该中位值替换所选定的干扰像素点的原始灰度值。根据本公开，能够优化降噪处理过程并有效提高超声图像的图像质量。