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考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法
1
作者 张冰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期73-76,共4页
针对数字音频信号中有效特征易被强噪声掩盖、时频域特性混淆,进而导致音频清晰度不足、可懂度大幅下降的问题,文中提出考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法。基于时段定位方法对强噪声实施预处理实现信号初步增强后,对目标时段... 针对数字音频信号中有效特征易被强噪声掩盖、时频域特性混淆,进而导致音频清晰度不足、可懂度大幅下降的问题,文中提出考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法。基于时段定位方法对强噪声实施预处理实现信号初步增强后,对目标时段数字音频信号进行短时傅里叶变换,映射至梅尔频率尺度,得到目标时段内含残留强噪声音频信号的精细特征。通过奇异值分解分离音频与噪声特征,经反对角线元素平均与特征逆转换,输出质量增强的数字音频信号。实验结果表明,所提方法可将SNR提升最高达7.2 dB,即便在-10 dB极端强噪声下,该方法仍展现出跨类型、跨强度的稳定增强优势,是一种具有普遍性、高效性的数字音频信息质量增强方法。 展开更多
关键词 强噪声干扰 数字音频信号 信号质量增强 短时傅里叶变换 梅尔频率倒谱 HANKEL矩阵
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早期短时间床旁血液净化治疗急性胰腺炎患者的临床价值及安全性
2
作者 骆雅婷 《中国现代药物应用》 2026年第3期41-44,共4页
目的探究早期短时间床旁血液净化治疗急性胰腺炎患者的临床价值及安全性。方法80例急性胰腺炎患者,选取随机法分为对照组(40例)和研究组(40例)。对照组接受常规综合治疗,研究组在对照组基础上结合早期短时间床旁血液净化治疗。比较两组... 目的探究早期短时间床旁血液净化治疗急性胰腺炎患者的临床价值及安全性。方法80例急性胰腺炎患者,选取随机法分为对照组(40例)和研究组(40例)。对照组接受常规综合治疗,研究组在对照组基础上结合早期短时间床旁血液净化治疗。比较两组临床指标(腹腔内压力下降值、肠鸣音恢复时间及住院时间),疾病严重程度[急性生理学及慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分],炎症因子[血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、C反应蛋白(CRP)、白细胞介素-6(IL-6)],并发症发生率及临床疗效。结果治疗后,相较于对照组的(4.81±2.33)d、(5.19±1.84)mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)、(20.78±3.96)d,研究组肠鸣音恢复时间(2.64±1.47)d、腹腔内压力下降值(8.29±1.56)mm Hg、住院时间(15.52±2.27)d均优,有差异性(P<0.05)。治疗后,研究组APACHEⅡ评分(8.69±2.25)分较对照组的(14.66±2.78)分低,有差异性(P<0.05)。治疗后,研究组TNF-α(35.17±8.61)pg/ml、IL-6(98.79±29.61)pg/ml、CRP(48.74±13.25)mg/L较对照组的(59.81±9.89)pg/ml、(200.15±34.32)pg/ml、(89.67±18.55)mg/L低,有差异性(P<0.05)。研究组并发症发生率10.00%较对照组的30.00%低,有差异性(P<0.05)。研究组总有效率95.00%较对照组的77.50%高,有差异性(P<0.05)。结论对急性胰腺炎患者早期应用短时间床旁血液净化治疗,能有效缩短住院时间,促进肠道恢复,并有效减轻疾病严重程度及炎症因子水平,且并发症较少,临床疗效更高,有着较好的临床价值。 展开更多
关键词 床旁血液净化 急性胰腺炎 早期 短时间 炎症因子 安全性
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基于多变量时间序列预测与深度学习的大气污染短期预报方法研究
3
作者 秦涛 厉宁 +3 位作者 李志浩 宋敏华 付佳 任洁 《计算机应用文摘》 2026年第1期94-96,共3页
大气污染的准确预测对于环境保护和公共健康具有重要意义。传统的预测方法面临处理复杂非线性问题的挑战,因此基于多变量时间序列预测与深度学习的短期大气污染预报方法成为研究热点。文章提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的多变量... 大气污染的准确预测对于环境保护和公共健康具有重要意义。传统的预测方法面临处理复杂非线性问题的挑战,因此基于多变量时间序列预测与深度学习的短期大气污染预报方法成为研究热点。文章提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的多变量时间序列预测模型,结合大气污染的多维数据(如PM2.5,PM10,NO_(2)等污染物浓度和气象数据),进行短期污染预测。实验结果表明,所提方法相较于传统统计方法(如ARIMA)和其他机器学习模型(如SVM、决策树)具有更高的预测精度和更好的实时性。通过模型评估指标(如RMSE,MAE等)验证了LSTM模型在大气污染预测中的有效性。 展开更多
关键词 大气污染 短期预报 多变量时间序列 长短期记忆网络 深度学习 环境预测
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短路累积效应对绕组磁-力特征影响试验研究 被引量：3
4
作者 律方成 汪鑫宇 +2 位作者 王平 耿江海 高树国 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期95-102,共8页
为探究变压器绕组在多次短路冲击下逐渐劣化过程,开展了110 kV真型变压器短时多次短路冲击试验,测量了短路试验过程中的漏磁、振动加速度实时波形以及试验后绕组轴向压力稳态值及电抗变化率,提取了漏磁、振动频谱特征,获得了各项物理量... 为探究变压器绕组在多次短路冲击下逐渐劣化过程,开展了110 kV真型变压器短时多次短路冲击试验,测量了短路试验过程中的漏磁、振动加速度实时波形以及试验后绕组轴向压力稳态值及电抗变化率,提取了漏磁、振动频谱特征,获得了各项物理量随短路电流强度、短路次数下的变化趋势。结果表明:多次短路冲击会使变压器绕组产生累积效应,累积效应影响程度与冲击次数和冲击强度有关;在累积效应作用下,磁场信号会由于绕组形变程度低或测点距离形变处较远而变化不明显,但振动加速度的频谱熵、Pearson相关系数的变化可以良好反映绕组的机械状态改变。因此监测变压器振动信号并分析其频谱是评估短路累积效应影响、绕组形变诊断的可靠手段。 展开更多
关键词 变压器绕组 累积效应 短时多次短路 特征评估
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基于改进神经网络方法的继电保护设备健康状态预测方法 被引量：5
5
作者 杨畅 王洋 +2 位作者 张永伍 田琨 苏红 《中国测试》 北大核心 2025年第3期123-130,共8页
针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模... 针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模型、环境影响模型;其次,考虑到继电保护设备的负载是其老化故障的主因,提出负荷时空分布预测模型;第三,在上述模型的基础上,提出长短期记忆网络的继电保护设备健康状态预测模型;最后,以实际电网为例对所提方法进行验证,表明所提方法有效。 展开更多
关键词 继电保护设备 健康状态 预测 长短时记忆网络
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哀牢山雨季东西两侧强降水时空分布及其与海拔的关系 被引量：1
6
作者 李超 杨素雨 李华宏 《云南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期1089-1096,共8页
利用2018—2022年三源融合逐小时网格降水产品(5 km×5 km),分析哀牢山雨季(5—10月)东西两侧强降水时空分布及与海拔变化的关系.研究结果表明:①哀牢山山区雨季总降水量呈现南多北少,西丰东寡的特征.各量级中,中雨贡献率最大.东西... 利用2018—2022年三源融合逐小时网格降水产品(5 km×5 km),分析哀牢山雨季(5—10月)东西两侧强降水时空分布及与海拔变化的关系.研究结果表明:①哀牢山山区雨季总降水量呈现南多北少,西丰东寡的特征.各量级中,中雨贡献率最大.东西两侧短时强降水频次均在8月份最多,而极值与强降水高频次出现时间不重合;②南部低海拔区为降水大值中心,北部高海拔区为降水小值中心.整个山区汛期总雨量、夜雨量及昼雨量与海拔呈非线性关系,先随着海拔升高雨量增多,当海拔超过1200 m后降雨量减少,在海拔500、1200 m和1900 m分别出现3个峰值;③东侧,小雨量、中雨量和大雨量变化规律一致,而暴雨量差异较大,但各量级降水的占比随海拔变化不明显;西侧,小雨量与海拔呈正相关,其余雨量随海拔升高波动明显,小雨和中雨的占比随海拔升高而增加;④短时强降水频次和极值在东西两侧均随着海拔升高而减少. 展开更多
关键词 哀牢山 短时强降水 海拔 汛期
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基于IWOA-LSTM算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别 被引量：5
7
作者 范旭红 章立栋 +2 位作者 杨帆 李青 郁董凯 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,119,共9页
为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模... 为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模型,根据经验设置LSTM模型的超参数容易导致网络陷入局部最优而影响了分类结果,提出采用Sine混沌映射和自适应权重来改进鲸鱼优化算法(WOA),对LSTM进行超参数寻优.设计了IWOA-LSTM算法模型,训练识别试验梁各损伤阶段的AE信号特征参数.定型网络结构,并识别同种工况下其他梁的AE信号.结果表明:IWOA-LSTM算法模型识别准确率均超过或接近92%,相较于普通LSTM模型,IWOA-LSTM模型识别准确率提高了约7%. 展开更多
关键词 预应力钢筋混凝土梁 声发射 损伤识别 长短时记忆神经网络 改进的鲸鱼优化算法
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基于自适应形态学滤波与霍夫变换的水声通信信号检测方法 被引量：1
8
作者 王洋 沈同圣 +2 位作者 汪涛 乔钢 周锋 《通信学报》 北大核心 2025年第7期29-44,共16页
为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶... 为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶域旋转角度匹配信号相位特性,显著提升时频能量聚集度,形成边界清晰的带状SC;基于时频图像素邻域局部密度设计AMF,动态调整结构元素的尺度因子来增强信号细节SC;构建HT模型,通过全局投票机制检测带状SC,从而实现高效、准确的水声通信信号检测。实验结果表明,不同信道环境下所提方法在泛化能力、检测概率、检测效率方面具有更好的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 水声通信 信号检测 短时分数阶傅里叶变换 自适应形态学滤波 霍夫变换
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基于Bi-LSTM和改进残差学习的风电功率超短期预测方法 被引量：2
9
作者 王进峰 吴盛威 +1 位作者 花广如 吴自高 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期56-65,共10页
现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时,难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题,从而导致预测精度下降。为了解决性能退化问题从而提高风电功率时间序列预测的精度,提出了基于双向长短时记忆... 现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时,难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题,从而导致预测精度下降。为了解决性能退化问题从而提高风电功率时间序列预测的精度,提出了基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)和改进残差学习的风电功率预测方法。方法由两个部分组成,第一部分是以Bi-LSTM为主的多残差块上,结合稠密残差块网络(DenseNet)与多级残差网络(MRN)的残差连接方式,并且在残差连接上使用一维卷积神经网络(1D CNN)来提取风电功率值中时序的非线性特征部分。第二部分是Bi-LSTM与全连接层(Dense)组成的解码器,将多残差块提取到的功率值时序非线性特征映射为预测结果。方法在实际运行的风电功率数据上进行实验,并与常见的残差网络方法和时间序列预测方法进行对比。方法相比于其他模型方法有着更高的预测精度以及更好的泛化能力。 展开更多
关键词 深度学习 残差网络 风电功率预测 双向长短时记忆 一维卷积神经网络
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四川盆地两次持续性极端暴雨对比分析 被引量：1
10
作者 肖红茹 周春花 +2 位作者 龙柯吉 谌芸 但玻 《气象》 北大核心 2025年第3期269-284,共16页
2020年8月10—13日、14—18日(分别简称“8.10-13”“8.14-18”),四川盆地连续出现两次持续性极端暴雨天气过程,降水强度大,落区高度重叠,引发次生灾害导致人员伤亡和巨大经济损失。为了深入认识极端暴雨发生发展机制,理解其致灾机理,... 2020年8月10—13日、14—18日(分别简称“8.10-13”“8.14-18”),四川盆地连续出现两次持续性极端暴雨天气过程,降水强度大,落区高度重叠,引发次生灾害导致人员伤亡和巨大经济损失。为了深入认识极端暴雨发生发展机制,理解其致灾机理,文章利用高空、地面观测、FY-4A红外云图、多普勒雷达资料和ERA5再分析资料,对比分析了“8.10-13”“8.14-18”暴雨过程的降水特征和最强降水阶段中尺度对流系统的发展演变及触发机制。结果表明:两次过程均发生在中高纬“两槽一脊”环流背景下,是盆地典型的“东高西低”型暴雨,都出现了极端降水。“8.10-13”暴雨小时雨强超历史极值,“8.14-18”暴雨小时雨强与历史统计值相当。“8.10-13”暴雨最强降水阶段属于暖区强降水,由一个中尺度对流复合体(MCC)发生—发展—成熟—减弱过程导致,≥40 dBz的回波范围大,持续时间长,回波质心低,强度超过55 dBz;“8.14-18”暴雨最强降水阶段属于混合性降水,由两个α中尺度对流系统(α-MCS)发生—发展—合并—减弱过程导致,≥40 dBz的回波范围小,持续时间短,低质心回波强度达50 dBz。“8.10-13”暴雨喇叭口地形绕流和迎风坡抬升作用及陡峭地形过渡区温度高梯度带触发对流,配合低层较强暖平流,高层弱冷平流,对流维持;“8.14-18”暴雨对流层低层冷暖气流交汇辐合抬升和暖区低空急流左侧辐合触发了对流,冷暖气流交汇形成的切变使得降水持续。 展开更多
关键词 四川盆地 极端暴雨 短时强降水 MCC MCS 对比分析
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基于双向门控循环单元网络的心音分段 被引量：2
11
作者 卢官明 许梦悦 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期58-66,共9页
为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing... 为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing Transform,SST)技术提取各个时间步短时窗口内心音信号的瞬时频率特征;然后,将各个时间步提取的瞬时频率特征构成序列并输入到Bi‑GRU网络,利用Bi‑GRU网络挖掘特征序列的上下文依赖关系,提取心音信号的上下文时频特征;最后,使用Softmax分类器将心音信号分成第一心音(S1)、第二心音(S2)、S1‑S2间期、S2‑S1间期4种状态类别。在PhysioNet/CinC Challenge 2016数据集上的实验结果表明,提出的心音分段算法总体准确率为93.30%,S1状态的平均F1得分为0.9538,S2状态的平均F1得分为0.9450,优于基线心音分段算法LR‑HSMM的性能指标,验证了该算法能有效地对心音信号进行分段,为心音信号的特征提取与分析提供了基础。 展开更多
关键词 心音分段 短时傅里叶变换 同步挤压变换 双向门控循环单元
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东北冷涡暖季气候特征及其降水在黑龙江省的时空分布 被引量：2
12
作者 任丽 刘颖 《大气科学》 北大核心 2025年第2期447-459,共13页
本文使用黑龙江省80个国家站小时降水量资料及NCEP/NCAR再分析资料,分析了1981~2022年暖季(5~9月)东北冷涡及其降水的气候特征,研究了冷涡降水在黑龙江省复杂地形下的时空分布特征。研究结果发现:(1)黑龙江省暖季年平均降水量、冷涡过... 本文使用黑龙江省80个国家站小时降水量资料及NCEP/NCAR再分析资料,分析了1981~2022年暖季(5~9月)东北冷涡及其降水的气候特征,研究了冷涡降水在黑龙江省复杂地形下的时空分布特征。研究结果发现:(1)黑龙江省暖季年平均降水量、冷涡过程降水量及占比均呈现显著的年际、年代际变化特征。暖季年平均降水量在1998年以前为缓慢减弱趋势,之后为明显增强趋势;冷涡过程年平均降水量整体呈现增强趋势。(2)降水量和降水频次的峰值均位于14~17时(北京时)。降水量较降水频次的日变化幅度更大。降水强度越大,其日变化和年际变化特征越显著。(3)强降水发生频次和贡献率均是白天大于夜间。降水强度越大对总降水的影响程度越大。东北冷涡过程中强降水的贡献在增加,降水强度越大增加趋势越显著;弱降水的贡献在减少。(4)极值空间分布特征与局地地形密切相关,平原向山区的过渡区域降水极值最大,极易发生强降水,山区和平原降水极值相对较小。 展开更多
关键词 东北冷涡 日变化 空间分布 地形 短时强降水
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基于Bi‑LSTM和时序注意力的异常心音检测 被引量：1
13
作者 卢官明 蔡亚宁 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 王洋 赵宇航 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期12-20,共9页
异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧... 异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧处理,使用平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)和短时过零率(Short⁃Time Zero⁃Crossing Rate,STZCR)提取每帧心音信号的初始特征;然后将它们拼接后作为Bi⁃LSTM的输入,并引入时序注意力机制,挖掘特征的长期依赖关系,提取心音信号的上下文时域特征;最后通过Softmax分类器,实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016提供的心音公共数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,其准确度、灵敏度、特异性、精度和F1评分分别为0.9579、0.9364、0.9642、0.8838和0.9093,优于已有的其他算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,在心血管疾病的临床辅助诊断中具有潜在的应用前景。 展开更多
关键词 心音分类 平均幅度差函数 短时过零率 双向长短时记忆网络 时序注意力机制
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基于STFT的电能质量谐波检测 被引量：1
14
作者 余茂全 张雅洁 盛海军 《湖南工业职业技术学院学报》 2025年第1期6-10,共5页
针对电能质量谐波检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)以及采用STFT作为时频分析工具分析电能质量扰动的方法,在STFT中选取不同窗长的窗函数对同一电能质量谐波信号进行时频分解,分析不同窗长对检测结果的影响。仿真结果表明,相对于传... 针对电能质量谐波检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)以及采用STFT作为时频分析工具分析电能质量扰动的方法,在STFT中选取不同窗长的窗函数对同一电能质量谐波信号进行时频分解,分析不同窗长对检测结果的影响。仿真结果表明,相对于传统的傅里叶变换,STFT对电能质量谐波检测具有较高的准确度,选取适当的窗函数,时频分辨率也得到较大提高,有助于电能质量的治理。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 STFT 电能质量 时频分析
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多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil构建 被引量：1
15
作者 车银超 郑光 +3 位作者 熊淑萍 张明天 马新明 席磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第4期698-710,共13页
【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网... 【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网络结构,分别引入特征和时间两个注意力模块。利用河南省许昌市2020—2021年冬小麦生长过程中物联网监测站的气象、土壤数据集,对DA-LSTM-soil模型进行训练和测试。同时,利用DA-LSTM-soil模型对河南省4个不同土壤类型的小麦种植区的数据集进行预测。【结果】对比试验表明,相较于LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-attention、LSTM-attention等深度学习模型,DA-LSTM-soil模型在S_(RME)、S_(ME)、A_(ME)、R^(2)评价指标更优,分别达到0.1764、0.0311、0.0466、0.9938。消融试验显示,时间注意力对模型性能的提升高于特征注意力。对时间步的试验显示,用过往3000 min的数据进行预测时,模型性能最佳;模型精度随着预测时长的增加有所下降,然而在5000 min内,决定系数R2仍保持在0.7以上。【结论】利用注意力机制,DA-LSTMsoil模型在Encoder前计算不同气象和土壤因素对墒情影响的权重,在Decoder前计算数据的时序对墒情预测的权重,双阶段注意力机制在特征提取和权重分配方面的作用显著,使模型具有更好的预测性能和泛化能力,可以为田块尺度麦田土壤墒情预测提供技术依据。 展开更多
关键词 麦田 土壤墒情预测 时序数据 长短期记忆网络 注意力机制
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顾及钟差短时相关性的导航卫星实时钟差估计
16
作者 王中元 周圣淇 +3 位作者 胡超 王瑞光 姚雪燕 来闯 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期27-35,共9页
为提高导航卫星钟差估计精度,提出了一种顾及钟差短时相关性的实时钟差估计方法。通过结合钟差状态参数(钟速、频漂),建立实时钟差估计模型,并采用并行策略和高性能矩阵库对程序进行优化,以提高钟差估计的效率。将白噪声模型估计的钟差... 为提高导航卫星钟差估计精度,提出了一种顾及钟差短时相关性的实时钟差估计方法。通过结合钟差状态参数(钟速、频漂),建立实时钟差估计模型,并采用并行策略和高性能矩阵库对程序进行优化,以提高钟差估计的效率。将白噪声模型估计的钟差作为对比,分析钟差二次差的标准差精度,GPS精度提升5.80%,GLONASS精度提升25.77%,Galileo精度提升23.66%,BDS-3精度提升5.66%;在精密单点定位精度分析中,对于GPS+BDS-3组合,钟差状态模型估计的钟差产品相比白噪声估计的钟差产品,东、北、天方向的精度分别提高了11.46%、22.12%和3.52%;对于GPS+BDS-3+GLONASS+Galileo组合,东、北、天方向的精度分别提高了1.79%、2.75%和11.29%。 展开更多
关键词 实时钟差估计 钟差短时相关性 非差模型 高效估计
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基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集研究 被引量：1
17
作者 黄丽娜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期130-134,共5页
为提升远距离采集音频信号的强度,深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分,提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构,分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理,以提升音频信号强度... 为提升远距离采集音频信号的强度,深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分,提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构,分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理,以提升音频信号强度。依据短时傅里叶变换提取音频增益信号频域特征,输入到长短期记忆网络中,实现音频信号深度噪声去除,得到高清音频频域信息;再通过短时傅里叶逆变换处理该信号,实现音频信号重构,最终达到噪声环境下远距离高清音频采集的目的。实验验证结果表明:依据音频信号增益能够有效提升采集音频信号的强度,并避免信号受距离、噪声影响而逐渐衰减,继而有效滤除音频信号噪声数据,提取其中有用的音频信号,确保音频信号高清度;且最终采集音频信号信噪比均高于18 dB,可懂度均高于97%,有效验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 高清音频采集 AI 噪声环境 信号强度 远距离 长短期记忆网络 短时傅里叶变换
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时间序列雷达数据识别耕地种粮类型的研究
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作者 武晓天 欧正蜂 +3 位作者 王晓蕾 孙汉英 王长委 黄永奇 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第1期124-128,135,共6页
以广东省揭阳市揭西县为研究对象,采用2021年下半年的时间序列哨兵一号数据,分析了实测样本的水稻、玉米、坑塘水面、未耕种、树林和蔬菜等耕地上不同覆盖物的时间序列后向散射系数特征和类间差异性,结果表明耕地种粮类型分类的最优极... 以广东省揭阳市揭西县为研究对象,采用2021年下半年的时间序列哨兵一号数据,分析了实测样本的水稻、玉米、坑塘水面、未耕种、树林和蔬菜等耕地上不同覆盖物的时间序列后向散射系数特征和类间差异性,结果表明耕地种粮类型分类的最优极化方式为VH极化,在此基础上构建了基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)的耕地种粮类型识别模型,模型精度达到90%。根据模型提取了研究区的水稻、玉米、坑塘水面、未耕种、树林和蔬菜的空间分布,为多云地区的耕地种类监测提供了新的遥感技术手段。 展开更多
关键词 耕地种粮监测 哨兵一号 时间序列 长短期记忆网络 揭西县
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基于卷积神经网络和时间序列的烧结终点长期预测
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作者 范晓慧 庄戴鸿 +4 位作者 周茂军 向家发 黄晓贤 陈许玲 冯振湘 《钢铁研究学报》 北大核心 2025年第11期1437-1445,共9页
烧结终点(Burn-through Point, BTP)状态直接影响烧结过程的产量、质量和能耗指标。针对目前BTP的预测在时间跨度和工况适应性方面均存在不足的情况,提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短期记忆神经网络(... 烧结终点(Burn-through Point, BTP)状态直接影响烧结过程的产量、质量和能耗指标。针对目前BTP的预测在时间跨度和工况适应性方面均存在不足的情况,提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory, LSTM)的烧结终点长期预测方法。利用可以通过CNN模块从输入数据中提取跨特征的局部时序模式,结合LSTM的时序动态建模能力,对数据集内部特征的长时间尺度关系建模,形成高效的混合模型,进而在混合料布料点火阶段提前对烧结终点进行预测。试验和应用结果表明,在45 min的预测窗口下该模型的平均绝对误差低于0.4节风箱,在±0.8节风箱内预测准确率达89.2%,为长时间跨度下烧结终点预测提供了实用的解决方案。 展开更多
关键词 烧结终点 长期预测 卷积神经网络 时间序列 长短期记忆神经网络
原文传递
基于ResNet18与K折交叉验证的电机轴承故障诊断 被引量：3
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作者 胡山 朱向华 《自动化与仪表》 2025年第4期40-45,共6页
针对电机轴承故障诊断过程中现有的特征提取与高效分类问题,提出并验证了一种融合短时傅里叶变换(STFT)、深度残差网络(ResNet18)与K折交叉验证的电机轴承故障诊断方法。该方法首先采用STFT将电机轴承的一维振动信号转换为二维时频图;然... 针对电机轴承故障诊断过程中现有的特征提取与高效分类问题,提出并验证了一种融合短时傅里叶变换(STFT)、深度残差网络(ResNet18)与K折交叉验证的电机轴承故障诊断方法。该方法首先采用STFT将电机轴承的一维振动信号转换为二维时频图;然后,对转换后的时频图使用ResNet18进行迁移学习训练,通过五折交叉验证策略评估其在电机轴承故障诊断中的表现,在十分类故障诊断训练中取得98.96%的平均准确率;最后,在相同条件下将ResNet18替换为经典的深度学习模型AlexNet重新训练,其在训练集上的平均准确率为97.05%,相较于ResNet18,AlexNet在处理经STFT转换的时频图像时,学习能力明显不足。综合分析,基于STFT、ResNet18和五折交叉验证融合的电机轴承故障诊断方法具有较高诊断精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 电机轴承故障诊断 深度学习 K折交叉验证 短时傅里叶变换 迁移学习
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