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题名基于稀疏分量分析的生猪音频欠定盲源分离研究
被引量：1
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作者
彭硕
陶亮
查文文
陈成鹏
辜丽川
朱诚
焦俊
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机构
安徽农业大学信息与计算机学院
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出处
《畜牧兽医学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2794-2809,共16页
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基金
安徽省科技重大专项项目(201903a06020009
202103b06020013)
2021年度安徽农业大学校研究生教育教学质量工程项目(2021yjsjd03)。
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文摘
旨在针对生猪养殖过程中,混合生猪音频特征难以提取及识别的问题,提出一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法。本研究选取4个月、150 kg左右,健康状况良好的长白母猪,将其不同状态下的叫声按照不同系数混合得到的音频信号作为观测信号,运用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对音频信号做时频域转换,通过分组筛选出信号中的单源点,使用自适应阻尼系数的AP(affinity propagation)算法结合奇异值分解,将单源点聚类以估计混合矩阵,采用优化最小lp范数的方法完成音频信号的重构。设计2组试验,1组阐述试验的一般过程,另1组通过对比分析整个分离算法的性能,使用相似系数(similarity coefficient)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)和均方误差(mean square error,MSE)衡量分离音频质量。结果表明:1)3个源信号与2个观测信号的欠定生猪盲源分离中,不同时长下分离出的音频信号与对应源信号的相似系数、信噪比和均方误差分别在0.67~0.92、7.9~9.7 dB和0.005~0.08之间,从波形上看,算法的分离性能与时间长短和试验次数无关,结果具有一定的稳定性。2)在源信号数与观测信号数分别为3和2、4和2、4和3、5和2、5和3、5和4时,重构信号与源信号的平均相似系数、信噪比和均方误差分别在0.785~0.957、7.468~10.347 dB和0.019~0.092之间,经过对比分析,本研究方法具有一定的可靠性。3)在源信号数一定时,观测信号数越多,测得的指标越好,分离出来的音频质量越优。综上所述,该方法能够较为有效地分离出混合猪声信号的各源信号分量,为实际环境中混合生猪音频的特征提取奠定了基础。
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关键词
生猪音频
信号稀疏化
AP聚类
LP范数
盲源分离
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Keywords
pig audio
signal sparsification
AP clustering
l p norm
blind source separation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于VMD的瓦斯信号自适应压缩感知算法
被引量：2
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作者
王同安
王元红
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机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期366-373,共8页
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基金
国家重点研发计划课题(2016YFC0801406)
山东省重点研发计划项目(2016GSF120012)
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文摘
将压缩感知算法和变分模态分解相结合,应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度重构的问题,同时自适应地选择观测矩阵,避免了对稀疏信号的同类化投影选择。首先将瓦斯信号经过VMD进行分离,得到一系列瓦斯信号的本征模态函数分量,通过设定阈值保留有效信息,使得信号更加稀疏化;其次通过自适应地观测矩阵对稀疏信号进行投影变换,从而降低观测矩阵和稀疏字典的不相关性。实验以煤矿瓦斯数据为研究对象,将瓦斯数据经过VMD分解进行稀疏化处理和使用构造的自适应观测矩阵进行投影选择,MATLAB仿真实验证明,文中的算法有更高的信噪比和更好的重构质量。
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关键词
瓦斯数据压缩
压缩感知
变分模态分解
自适应观测矩阵
信号稀疏化
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Keywords
gas data compression
compressed sensing
variational mode decomposition
adaptive observation matrix
signal sparsity
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TD712
[电子电信—信息与通信工程]
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