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公开(公告)号:CN119649836A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202510153300.1
申请日:2025-02-12
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G10L21/0208 , G10L17/20 , G10L17/26
Abstract: 本发明公开基于散度卷积非负矩阵分解的混合约束哨声去混响方法,属于声音处理技术领域,包括基于短时傅里叶变换STFT构建海豚哨声信号和水下声道冲激响应CIR的混响模型,构建海豚哨声信号的去混响模型,得到有关于哨声时频频谱的基本字典、基质矩阵和CIR的时频矩阵的总成本函数,通过优化后的基本字典、基质矩阵和CIR的时频矩阵的总成本函数计算纯净哨声信号的时频标准评估,通过短时傅里叶反变换ISTFT重建哨声信号的时域。本发明提高了海豚哨声信号的清晰度和分析准确性,有效提高哨声信号的质量,并显著提高PAM系统对哨声信号的探测性能。
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公开(公告)号:CN119622651B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510162434.X
申请日:2025-02-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开水声信号识别融合方法,属于水声信号识别技术领域,用于水声信号识别,包括基于欧氏距离与零和博弈策略的节点权重设置和基于动态贝叶斯与Chair‑Varshney准则的识别融合;基于欧氏距离与零和博弈策略的节点权重设置,是将不同节点与目标之间的欧式距离用于权重的计算、构建基于节点距离权重的零和博弈矩阵、在零和博弈模型基础上采用遗传算法GA进行优化;使用加权移动平均方法动态调整先验概率、采用卡尔曼滤波对识别融合波动进行平滑。对比现有技术,本发明克服布放节点的稀疏性以及水声通信的弱联通性,增强了稳定性,提高了可靠性,最终融合结果更加稳定和平滑,且不受水下多节点复杂环境干扰的影响。
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公开(公告)号:CN119622651A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510162434.X
申请日:2025-02-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开水声信号识别融合方法,属于水声信号识别技术领域,用于水声信号识别,包括基于欧氏距离与零和博弈策略的节点权重设置和基于动态贝叶斯与Chair‑Varshney准则的识别融合;基于欧氏距离与零和博弈策略的节点权重设置,是将不同节点与目标之间的欧式距离用于权重的计算、构建基于节点距离权重的零和博弈矩阵、在零和博弈模型基础上采用遗传算法GA进行优化;使用加权移动平均方法动态调整先验概率、采用卡尔曼滤波对识别融合波动进行平滑。对比现有技术,本发明克服布放节点的稀疏性以及水声通信的弱联通性,增强了稳定性,提高了可靠性,最终融合结果更加稳定和平滑,且不受水下多节点复杂环境干扰的影响。
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