十字域去噪技术在沙漠低信噪比地区的应用

十字域去噪技术是一种三维锥体滤波,最广泛应用在针对面波噪音的去除上。古城地区由于受地表巨厚沙丘影响及地震地质条件的限制,野外采集的地震资料信噪比很低,不仅存在高能面波干扰,还存在很强的高速折射波噪音,检波点域线性干扰尤其严重。根据古城地区原始地震资料噪音特点,分别针对低速低频面波噪音和高速高频折射波噪音的设计滤波器,两次应用十字域去噪技术,在最大程度保护信号的同时,有效地去除了面波和折射波等线性干扰,提高了资料信噪比,改善了成像质量,取得了很好的效果。实际应用表明,十字域去噪技术相比传统的二维F-K滤波具有明显的优势。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

一种广播电视音频语种识别方法

介绍一种广播音频语种识别方法、装置、设备及存储介质,用以解决现有技术中广播音频语种识别准确性低的不足,降低噪音对识别结果的影响,提高语种识别的准确性.     

物料堆场智能化管理经验分享

华润水泥（罗定）有限公司根据物料储存需求，共有三个长堆棚分为9个室内料场堆放原材料及混合材，厂内有4台铲车无规则轮流在这8个料场内作业，同时外来运料货车、公司化验及验收人员也会不间断地进入不同堆棚。由于料场内空间狭窄，驾驶员视线不好，如果堆棚料场内铲车在作业时，有其他人员或车辆进入铲车工作区域共同作业，在没有检测装置对进入的人、车进行识别，提醒铲车驾驶员的情况下，容易发生碾压进入人员或车辆碰撞的安全事故。公司根据现场实际，自2020年起决定实施从堆场出入口智能红外感应技术、装载机车载识别系统、智能声光语音提醒、实时监控显示、照明、堆场硬件设施等五方面实施物料堆场车辆智能化安全预警系统项目。     

不同段数爆破地震波的反应谱分析

为了研究段数对反应谱特性的影响,基于某石方控制爆破工程爆破振动实测数据,对不同段数爆破振动信号进行了反应谱分析。首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解对加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线。然后,利用精确法求得了不同段数下爆破振动信号的速度反应谱和标准速度反应谱。分析结果表明:不同段数的爆破振动质点峰值速度与速度反应谱的峰值速度并不存在对应关系,因此分段数的选择应综合考虑结构对爆破振动的动态响应。     

关于全球经济格局与城市竞争力的思考(上)

前言2020年,新冠疫情的大流行,对全球经济与贸易带来了严重冲击。世界将往何处去?未来十年是否会成为人类"失去的十年(Lost Decade)"?联合国最新发布的《2020年贸易与发展报告》向全人类提出了严峻的拷问。在这个充满不确定性的世界,人类还能否争取一个更加美好的未来?     

房地产去库存化问题及对策

阐述了我国房地产去库存压力的分布特征,分析其存在的原因,包括房价泡沫化严重、供求市场逆转、城市资源薄弱等方面;并进一步总结出房地产去库存的对策,包括控制土地供应、进一步释放市场需求与提升城市区位吸引力。     

自适应图像组的稀疏正则化图像复原

基于图像组的稀疏正则化图像复原方法采用自适应的结构组字典来代替传统的基于整幅图像块的学习字典,既能够更好的学习局部特征又显著降低字典学习的时间复杂度;然而,因算法中的一些参数还未优化,使得算法复杂度还比较高。因此,本文提出了基于粗糙度的自适应图像组的稀疏正则化图像复原方法。首先,计算图像的全局粗糙度和局部粗糙度;然后,根据全局的粗糙度计算自适应调整正则化的迭代次数,根据局部的粗糙度调整学习字典所需的样本数;最后,将自适应调整出的参数应用于基于图像组的稀疏正则化的图像复原中。将本文所提出的方法应用到不同平滑度图像的去文字图像复原案例中,实验结果表明,在保证相近的复原效果下,能够大幅度提升效率,尤其在较为平滑的图像中能够达到接近30倍的加速比。