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在基于声信号的机器设备异常检测中,机器运行时发出的声音可能会因机器运转状态的改变而发生变化,环境噪声也会改变场景中的声学特征,而传统的机器异常声音检测系统会因为声学特征的改变导致正常的声音被错误地标记为异常。针对这一问题,提出了基于域泛化技术的无监督机器异常声音检测方法。首先,将声信号的对数梅尔谱图输入深度学习神经网络模型,结合域混合方法和坐标注意力机制模块,提高系统域泛化能力和异常识别性能;然后,在DCASE开源数据集上进行实验,与两种基线评估系统的AUC和pAUC得分进行对比。结果表明,所提出的方法在域泛化条件下的异常检测性能得到明显提升。 相似文献
932.
随机频率步进信号兼具步进频率雷达和宽带噪声雷达的特点,不仅可以降低系统瞬时带宽和数据采样率,还具有优良的低截获概率(LPI)、电磁兼容性(EMC)和抗射频干扰(ARFI)特性.分析了随机频率步进信号的相关输出及模糊函数的统计特性,如一阶矩、二阶矩和方差等,并与均匀频率步进信号做了抗干扰性能的比较.提出并分析了相关输出结... 相似文献
933.
针对l阶链式积分器型多智能体平均一致性问题,给出联合连通拓扑条件下LMI表示的时延相关稳定判据.利用状态分解思想,将收敛条件转化为判断不一致系统零平衡点的稳定性;考虑存在多个时变通信时延的情况,采用构造公共的Lyapunov-Krasovskii泛函的方式来分析系统稳定性,为获得较低保守性判据,在主要结论中引入了自由权... 相似文献
934.
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939.
红旗招展,标语醒目,歌声飞扬,口号响亮。这是记者在北京市昌平区人民武装部与该区相关单位联合组织的2011年昌平区冬季征兵集中宣传日看到的活跃场面。昌平区不仅是北京高等院校比较集中的地区之一,也是率先实行在大学生中进行普通士兵征集的试 相似文献
940.
为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。 相似文献