基于CNN的水管道小泄漏声信号识别 |
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引用本文: | 李哲,封皓,刘欣,贺永方,刘兰慧. 基于CNN的水管道小泄漏声信号识别[J]. 噪声与振动控制, 2021, 41(4): 66-72. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2021.04.011 |
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作者姓名: | 李哲 封皓 刘欣 贺永方 刘兰慧 |
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作者单位: | ( 1. 天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072; 2. 承德石油高等专科学校,河北承德067000; 3. 天津精仪精测科技有限公司,天津300384 4. 中国市政工程华北设计研究总院有限公司,天津300074 ) |
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摘 要: | 针对供水管道小泄漏声信号识别困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的管道泄漏声学信号识别方法.该方法首先通过多窗谱谱减法去除信号中的噪声;之后,使用短时傅里叶变换计算去噪后声信号的时频图,将声信号识别问题转化为图像识别问题;并将时频图输入自主搭建的CNN...
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关 键 词: | 声学 管道检测 声信号 卷积神经网络 小泄漏 |
Acoustic Signal Identification of Small Leakage inWater Pipelines Based on CNN |
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Keywords: | |
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