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智能传感器侦察网络中的目标声信号识别算法: 1; 作者付兴武白风高芳芳《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第12期96-99,共4页; 针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题,提出了一种基于智能计算方法的地面目标声信号识别算法。基于智能计算方法设计识别系统,直接利用信号特征的变化范围作为分类特征,并结合能够处理定性输入的粗神经网络分类算法,有效地克服... 展开更多; 关键词粗集理论粗神经网络声信号识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FFT的频分复用声信号识别算法: 2; 作者李凯张丕状郑长海《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2015年第10期955-958,962,共5页; 在陆上声定位系统中需要解决信源的识别以及信源距声接收装置之间的距离问题,对此提出了一种频分编码方式。该编码由两种频率组成:特征信号段和信源标识信号段,两种信号段频率不相等。信号编码的长度固定,特征信号的频率及长度固定,同... 展开更多; 关键词频分编码声定位声信号识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于音频信号的含能材料撞击感度机器学习识别被引量：1: 3; 作者张炳儒李明 +8 位作者文玉史郭峰于绍钧纪春亮林聪妹郝利霄韩勇邓川代晓淦《含能材料》北大核心 2025年第2期136-147,共12页; 为了提高炸药撞击感度测试的准确性和客观性,采用机器学习方法对炸药撞击响应声信号的智能识别进行了研究。基于落锤式撞击感度测试装置针对混合炸药开展了试验,利用音频采集系统同步采集了撞击过程中的声信号,提取了最大值、带宽等一... 展开更多; 关键词撞击感度机器学习深度学习数据增强卷积神经网络声信号识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

海洋哺乳动物声信号检测与识别技术研究进展被引量：1: 4; 作者陈俊杰邹大鹏孙晗《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1170-1180,共11页; 海洋哺乳动物声信号的检测和识别对濒危海洋哺乳动物的调查研究、海洋生态环境的监控和保护、海洋水产养殖的管理和仿生隐蔽水声通信等多个领域有重要的研究价值和实践意义。海洋哺乳动物的声信号具有带宽较大、频率成分复杂以及变化迅... 展开更多; 关键词海洋哺乳动物声信号识别特征提取机器学习深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

听觉中枢神经元对声信号的识别和处理被引量：8: 5; 作者李洋唐佳 +1 位作者付子英陈其才《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2011年第6期499-505,共7页; 人类听觉的基本特性和机制与其他哺乳动物相似,因此,利用动物所作的听觉研究和获得的结果,有助于认识人类自身的听觉.围绕听觉中枢神经元对不同模式的声信号的识别和处理,简要综述了这方面的研究.声信号和声模式识别在听觉中枢对声信号... 展开更多; 关键词声信号识别声信号处理听觉中枢神经元; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应稀疏分解的声音识别算法被引量：1: 6; 作者张一杨姚明林《计算机应用与软件》北大核心 2021年第6期161-165,共5页; 针对公共环境中异常声音的检测与识别存在的强噪声干扰及检测效率低的问题,提出基于参数自适应匹配跟踪的声信号识别算法。基于粒子和种群的进化率改进粒子群参数的自适应设置并优化稀疏分解目标函数;基于自适应粒子群算法的连续集搜索... 展开更多; 关键词异常声信号识别参数自适应粒子群算法匹配追踪算法稀疏分解支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于摄食声学的投饵系统设计被引量：6: 7; 作者李志鹏王俊会 +4 位作者刘皞春柯森蓝邵志锋陈志鹏陈立《水产养殖》 CAS 2020年第5期38-42,共5页; 针对现在船载式投饵机自动化程度低,人工抛撒成本高、劳动强度大、抛撒不均匀,该文提出了一种基于声学的投饵系统设计。该装置利用Labview声信号采集控件通过罗非鱼鱼群喂食时现场的水下声信号识别,监测和分析鱼群摄食情况,分析该鱼群... 展开更多; 关键词投饵系统声信号频率识别罗非鱼养殖; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能传感器侦察网络中的目标声信号识别算法: 1; 作者付兴武白风高芳芳; 机构辽宁工程技术大学电气与控制工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第12期96-99,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50874059) 辽宁省科技攻关计划资助项目(2007231003); 文摘针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题,提出了一种基于智能计算方法的地面目标声信号识别算法。基于智能计算方法设计识别系统,直接利用信号特征的变化范围作为分类特征,并结合能够处理定性输入的粗神经网络分类算法,有效地克服目标信号的不确定性问题,提高识别系统的识别率和稳定性。; 关键词粗集理论粗神经网络声信号识别; Keywords rough set（RS） theory rough neural networks sound signal recognition; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FFT的频分复用声信号识别算法: 2; 作者李凯张丕状郑长海; 机构中北大学信息探测与处理技术研究所; 出处《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2015年第10期955-958,962,共5页; 文摘在陆上声定位系统中需要解决信源的识别以及信源距声接收装置之间的距离问题,对此提出了一种频分编码方式。该编码由两种频率组成:特征信号段和信源标识信号段,两种信号段频率不相等。信号编码的长度固定,特征信号的频率及长度固定,同时在编码中的位置固定。那么针对这种频分编码,提出了一种识别的算法。通过对实际采样信号的分析处理已验证该方法能准确的分辨声源,同时在200 m范围内测距误差在厘米级。; 关键词频分编码声定位声信号识别; Keywords frequency- encoding acoustic positioning acoustic signal recognition; 分类号 TB526 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于音频信号的含能材料撞击感度机器学习识别被引量：1: 3; 作者张炳儒李明文玉史郭峰于绍钧纪春亮林聪妹郝利霄韩勇邓川代晓淦; 机构中国工程物理研究院化工材料研究所聊城大学物理科学与信息工程学院北京理工大学机电学院; 出处《含能材料》北大核心 2025年第2期136-147,共12页; 基金国家自然基金面上项目(12372342) 院长基金自强项目(YZJJZQ2023008)。; 文摘为了提高炸药撞击感度测试的准确性和客观性,采用机器学习方法对炸药撞击响应声信号的智能识别进行了研究。基于落锤式撞击感度测试装置针对混合炸药开展了试验,利用音频采集系统同步采集了撞击过程中的声信号,提取了最大值、带宽等一维的时域和频域特征,用短时傅里叶变换(STFT)将音频数据转换为二维的频谱图,采用条件生成对抗网络(cGAN)对一维数据进行数据增强,采用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对二维频谱图进行数据增强,采用了多种机器学习模型包括随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、k-means聚类算法、卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer(ViT)进行判爆分类。结果表明,RF、XGBoost、BPNN和SVM在原始数据集上的准确率均超过99.5%,在cGAN增强数据上最终达到100%,而k-means聚类算法初始达到了98.5%的准确率,在增强数据上呈现准确率先上升后下降的趋势。CNN和ViT在原始数据上的准确率分别为98.1%和98.4%,在增强数据上达到98.4%和98.9%,在增强数据上的表现有所提升,但受限于小样本环境和轻微的过拟合问题,准确率还有一定的提升空间。总体而言,本研究提出的基于机器学习的炸药撞击感度智能识别方法取得了较高的准确率,验证了其在爆炸声信号判爆任务中的可靠性与实用性,同时能够在一定程度上改善传统人工判爆的主观性和效率低的问题,为炸药使用安全性提供了可靠的技术方案。; 关键词撞击感度机器学习深度学习数据增强卷积神经网络声信号识别; Keywords impact sensitivity machine learning deep learning data augmentation convolutional neural network acoustic signal recognition; 分类号 TJ55 [兵器科学与技术—军事化学与烟火技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名海洋哺乳动物声信号检测与识别技术研究进展被引量：1: 4; 作者陈俊杰邹大鹏孙晗; 机构广东工业大学广东工业大学; 出处《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1170-1180,共11页; 基金广东省科技计划项目(2023B1212010012) 广东省海洋经济发展(海洋六大产业)专项资金项目(粤自然资合[2023]028号)。; 文摘海洋哺乳动物声信号的检测和识别对濒危海洋哺乳动物的调查研究、海洋生态环境的监控和保护、海洋水产养殖的管理和仿生隐蔽水声通信等多个领域有重要的研究价值和实践意义。海洋哺乳动物的声信号具有带宽较大、频率成分复杂以及变化迅速等特点,使得海洋哺乳动物声信号自动识别算法的设计成为难点。该文通过海洋哺乳动物声信号识别技术的分析研究,从特征提取和分类器识别两个方面进行归纳总结,分别阐述每种应用算法的特点、基本原理以及具体应用场景,探讨提出了海洋哺乳动物声信号识别领域未来关注的三个研究方向。; 关键词海洋哺乳动物声信号识别特征提取机器学习深度学习; Keywords Marine mammals Acoustic signal recognition Feature extraction Machine learning Deep learning; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名听觉中枢神经元对声信号的识别和处理被引量：8: 5; 作者李洋唐佳付子英陈其才; 机构华中师范大学生命科学学院遗传调控与整合生物学湖北省重点实验室; 出处《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2011年第6期499-505,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(31070971) 教育部科学技术重点基金资助项目(108096)~~; 文摘人类听觉的基本特性和机制与其他哺乳动物相似,因此,利用动物所作的听觉研究和获得的结果,有助于认识人类自身的听觉.围绕听觉中枢神经元对不同模式的声信号的识别和处理,简要综述了这方面的研究.声信号和声模式识别在听觉中枢对声信号的感受和加工中具有重要意义.听神经元作为声模式识别的结构和功能基础,对不同的声刺激模式产生不同反应,甚至是在同一声刺激模式下,改变其中的某个声参数,神经元的反应也会发生相应改变,而其反应的特性和机制均需要更多研究来解答.另外,声信号作为声信息的载体,不同的声信息寓于不同的声参数和声特征之中,研究发现,听觉中枢神经元存在相应的声信息甄别和选择的神经基础,能对动态变化的声频率、幅度和时程等进行反应和编码,并且,在不同种类动物上获得的研究结果极为相似,表明听觉中枢对不同声信号和声刺激模式的识别、分析和加工,具有共同性和普遍性.; 关键词声信号识别声信号处理听觉中枢神经元; Keywords sound signal recognition, sound signal processing, central auditory neurons; 分类号 Q6 [生物学—生物物理学] R338 [医药卫生—人体生理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应稀疏分解的声音识别算法被引量：1: 6; 作者张一杨姚明林; 机构唐山学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第6期161-165,共5页; 文摘针对公共环境中异常声音的检测与识别存在的强噪声干扰及检测效率低的问题,提出基于参数自适应匹配跟踪的声信号识别算法。基于粒子和种群的进化率改进粒子群参数的自适应设置并优化稀疏分解目标函数;基于自适应粒子群算法的连续集搜索特性建立连续超完备Gabor原子集,以提高最匹配优原子与声信号的匹配度并加速原子的匹配搜索;使用SVM分类器实现公共环境异常声信号的复合特征识别。实验结果表明,与已有算法相比,该算法的公共环境异常声信号的识别率最优,且对不同背景噪声具有较好的识别鲁棒性。; 关键词异常声信号识别参数自适应粒子群算法匹配追踪算法稀疏分解支持向量机; Keywords Unusual sound recognition Adaptive particle swarm optimization Match tracking Sparse decomposition SVM; 分类号 TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于摄食声学的投饵系统设计被引量：6: 7; 作者李志鹏王俊会刘皞春柯森蓝邵志锋陈志鹏陈立; 机构广东海洋大学机械与动力工程学院; 出处《水产养殖》 CAS 2020年第5期38-42,共5页; 基金广东海洋大学大学生创新创业训练计划项目(201810566086) 广东省普通高校重点科研项目(2018KZDXM038) 湛江市科技项目(2018A01019、2017A03005)。; 文摘针对现在船载式投饵机自动化程度低,人工抛撒成本高、劳动强度大、抛撒不均匀,该文提出了一种基于声学的投饵系统设计。该装置利用Labview声信号采集控件通过罗非鱼鱼群喂食时现场的水下声信号识别,监测和分析鱼群摄食情况,分析该鱼群进食欲望,反馈并制定投饲决策,并驱动舵机和电动推杆实现水平和垂直方向的调整,实现投饲点的控制。该设计可实现对投饲现场的声信号采集和分析,实现对养殖的罗非鱼提供投喂决策。以stm32单片机作为核心,设计的投饵控制系统,驱动执行机构完成抛撒饵料动作。这个设计有望改变目前传统人工以手执投料管的形式定量投饵的行业现状,实现养殖鱼饲料的定向按需投喂。; 关键词投饵系统声信号频率识别罗非鱼养殖; Keywords baiting system acoustic signal frequency identification tilapia culture; 分类号 S969.31 [农业科学—水产养殖]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	智能传感器侦察网络中的目标声信号识别算法	付兴武白风高芳芳	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于FFT的频分复用声信号识别算法	李凯张丕状郑长海	《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于音频信号的含能材料撞击感度机器学习识别	张炳儒李明文玉史郭峰于绍钧纪春亮林聪妹郝利霄韩勇邓川代晓淦	《含能材料》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	海洋哺乳动物声信号检测与识别技术研究进展	陈俊杰邹大鹏孙晗	《应用声学》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	听觉中枢神经元对声信号的识别和处理	李洋唐佳付子英陈其才	《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心	2011	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于自适应稀疏分解的声音识别算法	张一杨姚明林	《计算机应用与软件》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于摄食声学的投饵系统设计	李志鹏王俊会刘皞春柯森蓝邵志锋陈志鹏陈立	《水产养殖》 CAS	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料