声音检测与分贝转化的仿真与设计

来源 :齐鲁工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:exiayouhun
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
声学的应用广泛且存在于各种领域,有关声音的检测与强度的测量一直受到人们的高度重视.前置放大采用跨阻运算器,分贝转化采取真有效值法与交流采样法,通过软硬件的结合与对比,设计了一款声音检测电路.在50 Hz到15 kHz的频率范围内,测试40 dB到80 dB的声压信号并转化为有效值输出,相比于传统的平均值电路,整体精度提升了4%,且在人耳适宜区域误差仅为0.3%,并提高了测量范围.其中真有效值法适用于测量环境分贝,交流采样法可以实现主频甚至多频率信号分贝测量.实验的最终仿真结果误差较小、测量成本低且性价比高.
其他文献
为了降低信道估计的复杂度,提高信号检测的准确性,同时充分利用当前科技研究的最新成果,提出了一种新的基于卷积神经(convolutional neural networks,CNN)的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统信道解码方法.以最小二乘法(least square,LS)和最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)传统算法为例,它们在精确度或复杂度上无法适应当今毫米波通信的要求.利用深度学
为了加强对野生兰花的保护管理,保护生物多样性,维护生物安全和生态安全,临湘市林业局于1月发布《通告》,在全市范围内禁止采挖、运输、交易野生兰花.
期刊
随着设施农业的发展,无土栽培技术得到了广泛的应用.在山东省省级水利科研与推广项目“无土栽培作物需水规律研究”中,采用根系专用扫描仪Epson V800进行根系图像扫描,并用WinRHIZO根系分析软件对番茄根系进行分析,从而获得各处理根系,如根长、根表面积、根体积等的特征参数.
随着机器人和人工智能技术的快速发展,行业对智能机器人的需求提高,提升机器人智能化水平是急需解决的问题.四足机器人作为具有代表性的腿足式机器人之一,因其友好的外形和结构优势,广受研究人员喜爱.首先介绍了目前国内外具有代表性的研究团队开发出的几款较为先进的四足机器人平台.然后介绍了一些研究人员使用深度强化学习方法训练四足机器人进行自主学习运动的工作.并分析了更适合进行基于深度强化学习方法训练四足机器人控制策略的仿真平台及环境,总结目前由仿真环境到四足机器人实体平台存在的难点及减小仿真到现实之间差距的思路.最后
菌根真菌广泛存在于宿主植物根部,可促进植物对土壤养分的吸收,改善宿主矿质元素水平,保护植物免受生物和非生物胁迫.植物根部微生态系统中包含大量不同种类的真菌,如病原真菌、腐生真菌、植物内生真菌等.菌根真菌与植物根部微生态系统中不同真菌间形成错综复杂的微生物互作网络,从而影响植物生长发育.对菌根真菌与植物内生真菌、植物病原真菌、根际土壤真菌的相互作用进行了综述,以期为解析菌根真菌与植物根部微生态系统中不同真菌之间的互作机制、维持植物根际微生态系统的稳定性提供参考.
通过盆栽试验,采用苏打盐碱土(A1)和黑钙土(A2)研究氮肥运筹[基肥∶分蘖肥∶调节肥∶穗肥为4∶3∶1∶2(B1),在B1基础上分蘖肥、调节肥、穗肥分别增施15%(B2、B3、B4)]对水稻产量和品质的影响,为苏打盐碱地水稻合理施肥提供理论依据.结果表明,与A2处理相比,A1处理水稻穗粒数、千粒质量、产量分别极显著降低了 39.22%、9.49%、24.67%.与B1处理相比,B2、B3、B4处理水稻穗粒数、千粒质量、产量均提高,以B4处理提高幅度最大,B2、B3、B4处理产量分别较B1处理极显著提高2
1月上旬,国家林草局生物灾害防控中心发布2021年度国家级林业有害生物中心测报点工作情况通报.我省浏阳市等4个单位获评年度先进国家级中心测报点,邓学良等5人获评年度优秀测报员.
工业大麻是重要的药用和纤维作物,其次生代谢物如大麻二酚、四氢大麻酚等大麻素具有特殊药用性能,是目前重要的医药原料.腺毛参与植物的防御反应,也是重要的分泌器官,能够合成与储存某些次生代谢物,大麻素类生物活性物质的合成和积累均与腺毛相关.重点阐述了工业大麻腺毛的形态结构以及3种分泌型腺毛的特征及特性,腺毛内主要次生代谢物质的合成途径和大麻素调控机制.同时,对今后工业大麻腺毛的研究方向提出建议及展望,为推动药用工业大麻定向选育、低毒甚至无毒高药用价值工业大麻品种培育提供参考.
随着以微博为代表的社交网络平台的迅速流行,出现了大量社交机器人账号,部分恶意的机器人在社交网络平台上散布不良信息,进行虚假宣传,甚至发布煽动性言论、引发对立情绪.恶意机器人账号的存在对网络空间安全产生了严重威胁,因此,实现社交机器人的有效检测对于净化网络内容、维护真实的舆论环境具有十分重要的意义.目前,主要的社交机器人检测方法包括基于图的检测方法、基于机器学习的检测方法、基于异常的检测方法以及基于众包的检测方法.与此同时,社交机器人检测技术还面临着数据集难以稳定标注、缺乏健壮的特征等挑战.本文归纳和整理了
目标检测跟踪技术在当今社会的发展与应用越来越广泛.在杂乱环境中的目标检测跟踪,由于受到环境背景的影响,跟踪目标容易发生目标跟踪漂移现象、跟踪丢失或者无跟踪问题.基于经典MOSSE算法,提出改进的检测跟踪算法,实现滤波器产生误差时及时修正,很大程度上提高了检测与跟踪的准确性和实时性,降低了漂移问题导致的跟踪失败的概率.