基于MP稀疏分解的发动机声音识别研究     

姜愉  赵荣阳  董振华 《教育技术导刊》2015,14(3):64-65

随着汽车流动量的增大,运用汽车管理系统来进行车型识别、自动收费以及交通事故认定工作愈来愈重要。单纯的视频识别受环境因素影响较大,雨雾等天气状况都会严重影响识别结果。采用针对发动机声音的识别方法,可以有效降低环境因素的影响,完成汽车类型的识别。采用MP稀疏分解方法,用Gabor原子进行信号的分解及重构,重构后的信号能较好反映原信号的特征。发动机声音信号相对平稳,信号分解后频域相对稳定,采用单帧进行识别,可满足实时性要求。识别采用BP神经网络作为识别机,效果较好,对于交通系统中的车辆类型识别具有较高的参考价值。  相似文献   

EMD以及类EMD方法     

董振华  李芳  姜愉 《教育技术导刊》2014,13(10):37-39

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是一种处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。该方法依据输入信号自身的特点,自适应地将信号分解成若干个本征模态函数( Intrinsic Mode Function, IMF)之和。EMD被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破。随着EMD的发展,很多类EMD方法逐渐出现。总结归纳了EMD以及类EMD方法的应用。  相似文献   

浅谈EEPO在高校工科专业课教学中的应用     

姜愉 《钦州学院学报》2014,(2):55-57

工科专业课学习需要多方面的基础知识,专业课程内容复杂。结合EEPO采用实际项目的教学方式可以有效强化学生的专业知识和专业技能,提高学生自主学习的能力,更充分地发挥学生潜力,提高教学效率;以小组为单位的考核方式可以更充分地考察和提高学生的专业基础知识以及学生运用知识分析问题、解决问题的能力。  相似文献