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摘要:醫(yī)學(xué)研究表明：油煙機(jī)噪聲是一種對(duì)人體有害的噪聲，特別是對(duì)于老年人來說，油煙機(jī)噪聲極大的影響他們的身體健康?，F(xiàn)如今，油煙機(jī)是手動(dòng)調(diào)節(jié)檔位的，不能夠進(jìn)行全自動(dòng)化的操作，油煙機(jī)需要人為的來啟動(dòng)，同時(shí)在油煙產(chǎn)生較小時(shí)仍保持較高的轉(zhuǎn)速，此時(shí)帶來了較大的噪聲，給人們帶來了不便。本項(xiàng)目通過對(duì)油炸信號(hào)進(jìn)行識(shí)別來啟動(dòng)油煙機(jī)，使人們的生活走向自動(dòng)化，更加便捷人們的生活。針對(duì)油煙噪聲的識(shí)別問題，本文采用以下兩種方法優(yōu)化信號(hào)，以提升檢測(cè)的準(zhǔn)確度。 為了抑制廚房?jī)?nèi)其余無用信號(hào)從而識(shí)別出油炸信號(hào)，首先，本文利用自適應(yīng)濾波算法LMS（最小均方）算法消除在混合信號(hào)的預(yù)測(cè)以提高檢測(cè)精度，最后利用短時(shí)過零率對(duì)濾波后信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)識(shí)別。 而后，本文采用NMF(Nonnegative Matrix Factorization)算法進(jìn)行信號(hào)分離，從而實(shí)現(xiàn)從背景干擾中提取油炸信號(hào)，同時(shí)根據(jù)油炸信號(hào)的特點(diǎn)進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，從而消除無用信號(hào)，提高識(shí)別的準(zhǔn)確度。然后，基于短時(shí)能量等特征對(duì)重構(gòu)后油炸信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)識(shí)別。 同時(shí)，根據(jù)油炸信號(hào)特征，針對(duì)NMF分離后信號(hào)聚類的方式，本文提出了兩種非監(jiān)督學(xué)習(xí)下的聚類的方法。 本文采用計(jì)算機(jī)仿真實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的算法，驗(yàn)證算法的正確性。 關(guān)鍵詞：油炸信號(hào)；LMS算法(Least Mean Square)；NMF算法(Nonnegative Matrix Factorization)；端點(diǎn)識(shí)別
目錄 摘要 ABSTRACT 第1章 緒論-1 1.1 研究背景及意義-1 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r-1 1.3 本文內(nèi)容安排-2 第2章 油煙識(shí)別理論基礎(chǔ)-3 2.1 油炸信號(hào)基本特征-3 2.2 音頻信號(hào)時(shí)域特征提取-3 2.2.1 短時(shí)平均過零率-4 2.2.2 短時(shí)平均能量-5 2.3 音頻信號(hào)頻域分析-5 2.3.1 頻譜圖-5 2.4 端點(diǎn)檢測(cè)-6 第3章 自適應(yīng)濾波-8 3.1. 自適應(yīng)橫向?yàn)V波器-8 3.1.1基本原理-8 3.1.2均方誤差曲面-9 3.2 自適應(yīng)濾波器算法-10 3.2.1最快速降算法-10 3.2.2 LMS算法-10 3.3 自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用-12 3.3.1自適應(yīng)消噪基本原理-12 3.3.2自適應(yīng)預(yù)測(cè)對(duì)消周期干擾-13 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真-14 3.4.1 LMS算法仿真-14 3.4.2 LMS濾波后油炸信號(hào)端點(diǎn)識(shí)別結(jié)果分析-18 第4章 基于KL-divergence的NMF(單信道)油炸信號(hào)分離-20 4.1 NMF算法原理-20 4.2 基于NMF的油炸聲音分離-21 4.2.1 NMF矩陣分解：-21 4.2.2 信號(hào)分離、聚類：-22 4.2.3 信號(hào)重構(gòu)：-25 4.3 NMF重構(gòu)信號(hào)仿真以及性能評(píng)價(jià)-26 4.4重構(gòu)信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)仿真以及性能評(píng)價(jià)-26 第5章 結(jié)論與展望-29 5.1結(jié)論-29 5.2不足之處及未來展望-29 參考文獻(xiàn)-30 致 謝-31 |
