噪声源识别

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一种基于传递矩阵的圆柱壳结构噪声源识别方法
《舰船科学技术》2025年第7期75-79,共5页徐仲恩 李智忠 郭启超 
为了解决水下圆柱壳结构噪声源识别方法中,基于点源格林函数传递矩阵广义逆波束形成方法(GFTM-GIB)识别分辨率低的问题,本文基于振声传递矩阵的广义逆波束形成方法(VATM-GIB),通过共型活塞辐射声场解析表达式,建立结构表面振动到辐射声...
关键词：圆柱壳 噪声源识别 振声传递矩阵 广义逆波束形成 
基于SABO-VMD-Adaboost-RF的直流电机噪声源识别
《常熟理工学院学报》2025年第2期75-83,共9页祁丽春 
原始噪声信号中包含了多种电机噪声激励源以及环境噪声,使得从信号中识别出各个噪声源变得困难.为解决这一问题,本研究提出了一种基于SABO(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)优化算法的变分模态分解(Variational Mode Decompos...
关键词：直流电机 噪声源识别 SABO优化算法 变分模态分解 增强学习 随机森林 
基于计算机视觉的噪声源识别系统设计
《电声技术》2025年第2期4-6,19,共4页肖维 
为应对传统噪声源识别系统在噪声源定位与实时跟踪方面的不足,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别系统。该系统利用图像处理、目标检测及多目标跟踪技术,实现噪声源的自动定位、分类与持续监测。实验结果显示,在不同工况下系统均能保...
关键词：计算机视觉 噪声源识别 目标检测 
基于人工智能的噪声源识别技术研究
《电声技术》2025年第1期47-49,共3页冯继克 班倩茹 
为研究基于人工智能的噪声源识别技术,结合深度学习方法,提出一种从噪声数据中自动提取声学特征、分类噪声源并精确定位的方法。通过采用卷积神经网络、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)以及卷积-胶囊网络等技术,实现了高精度的...
关键词：人工智能 噪声源识别 深度学习 
基于计算机视觉的噪声源识别方法研究
《电声技术》2025年第1期50-52,共3页翁梦倩 
为解决工业化进程中的噪声污染问题,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别方法。通过采集噪声源图像并进行预处理、特征提取和深度学习分类,实现高效、准确的噪声源识别。实验结果表明,该方法的识别准确率和平均精确度均优于传统方法,处...
关键词：计算机视觉 噪声源识别 深度学习 
声环境监测加入频率的必要性及方法探究
《黑龙江环境通报》2025年第1期88-91,共4页谢乔 
近年来噪声污染投诉事件在全国环境污染投诉事件中占比极大。声环境监测是声环境质量评估和管控的重要手段,但现有监测指标只限于声压级。本文以低频噪声为切入点,阐明低频噪声的危害,频率在声环境质量评估中的重要性,频率对噪声源识别...
关键词：声环境监测 低频噪声 噪声源识别 频率测量 
封闭式涡旋压缩机噪声特性仿真与声源定位研究
《流体机械》2025年第1期97-104,共8页张文卓 曲政 刘玉环 杨春立 王珍 
2022年度大连市重点科技研发计划(第一批)项目(2022YF16SN037);大连大学科研平台校内基金项目(202301YB03);大连大学学科交叉一般类项目(DLUXK-2024-QN-003)。
针对封闭式压缩机内部结构复杂、零部件较多,难以实现对共振部件的精准定位与识别,限制了涡旋压缩机振动与噪声性能的高效优化与控制等问题,为了实现对压缩机噪声源的快速识别,提出了涡旋压缩机声振耦合仿真分析方法。通过有限元仿真技...
关键词：封闭式涡旋压缩机 噪声特性 噪声源识别 频谱分析 
地面无人平台用柴电混合动力装置噪声源识别与降噪研究
《车用发动机》2024年第6期38-44,共7页孔祥鑫 刘峰春 冯海波 黄旭 曹斯琦 毛玉欣 
针对某柴电混合动力装置作为高机动地面无人平台动力的低噪声目标特征需求,开展了柴电混合动力装置噪声源识别与降噪研究。通过传声器直采测试,获取了原始状态噪声水平与各辐射面基本对比;进一步通过基于声波波束成形原理的非规则声阵...
关键词：混合动力 声源 噪声测量 噪声控制 
矿井噪声源自动识别与控制技术研究
《工矿自动化》2024年第S2期211-214,共4页赵桂英 王磊 张佑铭 何睿蓉 李丽珍 
聚焦矿井复杂环境中的噪声问题,深入探讨了噪声源自动识别与控制技术。通过分析矿井声学环境特点和主要噪声源频谱特征,研究了基于传感器的监测系统和先进的识别算法,阐述了多种噪声控制技术原理,旨在为改善矿井工作环境、保障工人健康...
关键词：矿井噪声源 噪声源识别 噪声源控制 
基于人工智能的噪声源识别关键技术研究
《电声技术》2024年第11期27-29,共3页周海林 
为提升噪声源识别的准确性和实时性,研究卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络在噪声源识别中的应用。通过实验验证,不同模型在不...
关键词：噪声源识别 卷积神经网络(CNN) 支持向量机(SVM) 长短期记忆(LSTM) 
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