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1.
2.
基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus(高斯基)模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本(10∶1)的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。 相似文献
3.
在分析了大连市中心区声环境功能区划调整必要性的基础上,全面评估了现有区划实施效果,以问题为导向提出了区划调整的方法体系,并阐述了区划调整结果的可行性,为城市环境噪声管理和防治提供科学依据。 相似文献
4.
针对变分模态分解算法中分解层数和惩罚因子不易确定的问题,提出一种改进变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)算法,并将其应用于离心泵空化声发射信号特征提取.应用IVMD算法时,首先根据包络熵差异系数确定变分模态分解的分解层数;然后采用人工蜂群算法优化得出惩罚因子,并将其作为变分模态分解的最佳输入参数.利用IVMD算法对仿真信号进行分析,并与集合经验模态分解结果进行比较.以60%额定流量下采集到的离心泵进口处的声发射信号为例进行IVMD计算,分析携带原信号大量信息的信号分量的频域特征及其绝对能量随离心泵空化状态变化的关系.结果表明:IVMD算法能够择优确定分解层数和惩罚因子,实现非平稳信号的自适应分解.反映离心泵空化状态的声发射信号特征频率集中在50,100 kHz及其附近.随着离心泵空化从无到有、从弱到强的变化,这2个特征频率范围信号分量绝对能量值呈“基本保持不变-减小-增大”的变化规律. 相似文献
5.
6.
7.
针对木材害虫声发射(AE)信号检测问题,研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量,为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段,通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征,并对其进行重构与信号解析。结果表明,麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近,其信号的能量在16:00最高,反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。 相似文献
8.
为了了解垂直轴风力机翼型涡流噪声特性,以LUT翼型为研究对象,首先利用Fluent进行流场分析,流场计算选用DES湍流模型,再结合Lighthill声类比方法计算翼型周围声场,将数值模拟计算得到的气动特性相关数据与该翼型的风洞试验结果作对比分析,同时分析了不同攻角对该翼型气动噪声特性的影响,最后研究了在攻角为8°时不同雷诺数对该翼型的声压级指向性特征影响.结果表明:数值计算所得气动数据与风动试验数据拟合良好,建立的仿真模型、网格质量和边界条件合理有效;随攻角增加,翼型涡脱落从尾缘向前缘推进,同时涡流脱落强度增大,气动噪声增强;随着雷诺数的增加,翼型四周声压级先增加后减小;雷诺数与声压级关联较大,控制叶片雷诺数有助于降低叶片噪声,为该翼型适用于低噪声垂直轴叶片提供理论基础. 相似文献
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