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噪声背景下语音端点检测方法的研究摘要:在实际环境中,并没有完全纯净的语音信号,一段语音信号往往都伴有噪声信号,所以研究在背景噪声环境中的语音端点检测更为重要。
常用的短时过零率法、短时能量法以及双门限法都存在着一个共同的问题,即对信噪比要求较高。
为了解决这一问题我们提出了一改进算法,即基于谱减法思想的语音端点检测的方法,有效的提高检测的正确率。
关键词:端点检测噪声短时能量短时过零率谱减法1、引言语音端点检测是指用计算机数字处理技术来找出语音信号中的字或词等的起点和终点这俩个端点。
作为语音识别的前端,准确的端点检测可以提高识别的准确率。
语音端点检测的困难在于一段信号中的无声段或者录制一段语音段的前后人为呼吸等产生的杂音、语音开始处的弱摩擦音或弱爆破音以及终点处的鼻音,这些使得语音的端点需要综合利用语音的各种信号特征,从而确保定位的精确性,避免包含噪音信号和丢失语音信号。
常用语音端点检测法有短时过零率法、短时能量法以及双门限法。
但是对于信噪比要求较高,所以本文提出了一种基于谱减法思想的语音端点检测算法,提高语音端点检测的正确率。
2、语音端点检测方法常用方法中的短时能量法,语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上,语音段的能量与噪声段能量相比,要大于噪声段的能量,因此可以以此为依据进行检测;短时过零率法,短时过零率可以区别语音是清音还是浊音[1,2],因此它可以从背景噪声中找出语音信号;传统双门限比较法,首先为短时能量和过零率分别确定两个门限,较低的门限对信号的变化比较敏感,较高的门限是用来确定进入语音段。
当低门限被超过时,未必是语音的开始而很有可能是由很小的噪声所引起的波动,但当高门限被超过并且在接下来的时间段内一直超过低门限时,则意味着语音信号的开始[3]。
但是上述三种方法在低信噪比时检测效果就不是很理想了。
因此我们提出了一种改进算法。
3、基于谱减法思想的语音端点检测算法的研究3.1 谱减法概述由于语音生成模型是低速率语音编码的基础,当语音受到噪声干扰时,提取的模型参数将很不准确,重建的语音质量急剧恶化。
中级消防设施操作员（消防设施监控操作方向）考试试题二单选题（江南博哥）1、《防火门监控器》（GB 29364）对指示灯颜色作出了统一规定。
（）用于门磁开关的反馈信号。
橙色红色黄色绿色答案红色解析：防火门监控器是用于显示并控制防火门打开、关闭状态的控制装置。
防火门监控器应以红色指示启动信号、电动闭门器和释放器的动作信号和门磁开关的反馈信号；黄色指示故障、自检状态；绿色指示电源工作状态和释放器的反馈信号。
结合题意，本题应选择“红色”，其他选项均可排除。
2、消防应急灯具是指为人员疏散、消防作业提供（）的各类灯具，包括消防应急照明灯具和消防应急标志灯具。
照明和指示标志照明指示标志指示疏散出口答案照明和指示标志解析：消防应急照明和疏散指示系统是指为人员疏散和发生火灾时仍需工作的场所提供照明和疏散指示的系统。
消防应急灯具是指为人员疏散、消防作业提供照明和指示标志的各类灯具，包括消防应急照明灯具和消防应急标志灯具。
结合题意，本题应选择“照明和指示标志”，其他选项均可排除。
3、对消防联动控制器的显示屏保养要求是（）。
.显示字符清晰可读功能标注清晰、明显表面应用湿布擦拭清洁干净显示不正常的问题应及时修复答案.显示字符清晰可读解析：消防联动控制器显示屏保养要求是显示字符清晰可读。
“功能标注清晰、明显”是指示灯保养的要求；“表面应用湿布擦拭清洁干净”是开关按键、键盘鼠标保养方法；“显示不正常的问题应及时修复”是消防联动控制器指示灯、显示屏保养方法，而不是保养要求。
结合题意，本题应选“显示字符清晰可读”，其他选项均可排除。
4、运行消防控制室图形显示装置软件，点击“查看”选项，有（）子菜单。
1个2个3个4个答案3个解析：通过消防控制室图形显示装置查询历史信息时，运行消防控制室图形显示装置软件，点击“查看”选项，有三个子菜单，分别为报警历史记录查询”“操作和系统记录查询”“设备（设施）查询”，结合题意，本题应选“3个”，其余选项均可排除。
如何解决无损检测技术中的背景噪声问题无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，常用于工业领域，用于检测材料和构件的内部缺陷。
然而，在无损检测过程中，背景噪声是一个常见问题，它会干扰信号的接收和解释，降低检测的准确性和可靠性。
因此，解决无损检测技术中的背景噪声问题具有重要意义。
本文将探讨一些方法和技术，以帮助解决这一问题。
首先，了解背景噪声的来源是解决问题的第一步。
背景噪声可以来自多个源头，例如电磁辐射、机械振动、电源污染等。
通过仔细分析和测量，可以确定主要的背景噪声来源，从而有针对性地采取措施。
一种常见的方法是使用滤波器。
滤波器可以将特定频率范围内的信号滤除或抑制。
根据背景噪声的频率特征，可以选择合适的滤波器进行降噪处理。
例如，数字滤波器可以应用在数据获取或信号处理阶段，而模拟滤波器可以应用在信号传输或接收阶段。
选择适当的滤波器可以有效地降低背景噪声的干扰。
此外，使用抗干扰技术也是解决背景噪声问题的有效方法。
抗干扰技术可以帮助减少无损检测设备对背景噪声的敏感度，提高检测的灵敏度和可靠性。
例如，选择高品质的传感器和检测设备，可以具有更好的抗噪性能。
另外，设计合理的信号接收和处理电路也是减少噪声干扰的关键。
通过减少设备和系统对背景噪声的响应，可以有效提升检测结果的精度和准确性。
同时，合理的环境控制也是解决背景噪声问题的一种重要方法。
对于无损检测应用来说，环境的噪声水平和温度变化可能对信号接收造成干扰。
因此，采取适当的环境控制措施，如降低环境噪声、控制温度稳定等，可以减少背景噪声的影响。
另外，针对背景噪声特点的预处理算法也是解决问题的一种途径。
例如，通过信号处理技术，可以对采集到的信号进行波形分析、频谱分析等。
在检测信号的时域和频域上，可以对背景噪声进行特征提取和分离，以便更好地区分背景噪声和待检测信号。
通过采用高级的预处理算法，可以减小背景噪声对信号检测的影响，提高检测结果的准确性。
最后，定期进行设备校准和维护也是保证无损检测技术准确性的重要环节。
浅析微弱信号检测装置设计微弱信号检测装置是一种应用于科研领域以及一些特定行业的重要设备，它可以帮助科研人员以及工程师们检测并分析微弱信号，从而为他们的工作提供重要的数据支持。
在现代科技发展的大背景下，微弱信号检测装置的设计越来越受到重视，其设计的合理性和先进性直接关系到设备的性能表现和使用效果。
本文将从设计原理、关键技术以及设计要点等方面进行浅析，希望能够为相关领域的科研人员和工程师们提供一些参考和帮助。
一、设计原理微弱信号检测装置的设计原理主要是基于信号放大及滤波的技术。
通常情况下，微弱信号往往混杂在大量的背景噪声中，因此需要通过信号放大技术将微弱信号放大至可以被检测的水平。
还需要通过滤波技术将背景噪声滤除，从而使得被检测的信号更加纯净和稳定。
设计一款微弱信号检测装置，关键在于如何合理地运用放大和滤波技术，以及如何平衡放大倍数和信噪比，从而保证信号的真实性和准确性。
二、关键技术1. 信号放大技术信号放大技术是微弱信号检测装置设计中最为核心的技术之一。
通常情况下，采用的放大器有运算放大器，其具有高输入阻抗、低输出阻抗、高放大倍数等优点。
在设计中，需要根据实际需求选择合适的运算放大器，同时要注意防止由于放大器本身的噪声对信号检测的影响。
2. 滤波技术滤波技术是用来滤除背景噪声，增强信号的真实性和稳定性。
常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
在设计中，需要根据待检测信号的频率范围、信噪比要求等因素选择合适的滤波器，同时要注意滤波器的带宽和通频带的选择。
3. 前置放大器设计在设计微弱信号检测装置时，通常需要设计前置放大器，用来对输入信号进行初步放大处理。
前置放大器的设计要注意防止由于不恰当的放大倍数造成的信噪比下降和过载等问题，同时也需要注意前置放大器与后级放大器之间的匹配。
4. 信号采样和AD转换对于模拟信号的处理，通常需要将其进行采样和AD转换，将模拟信号转化为数字信号。
在设计中，需要根据信号频率、采样率等因素选择合适的采样器和AD转换器，同时也要注意采样精度和信噪比的影响。
DOI:10.19551/ki.issn1672-9129.2021.10.115强噪声下的微弱信号检测技术李昇睿(青岛大学电子信息学院㊀山东㊀266100)摘要:"微弱信号"主要指那些被噪声淹没的信号,"弱"是相对于噪声而言的㊂弱信号在强噪声背景下的检测一直是工程应用中的一个难题㊂在强噪声背景下,提高信噪比,检测有用的微弱信号是微弱信号检测的首要任务,满足了现代科学研究技术的需要,因此研究微弱信号的检测技术具有重要意义㊂本文对强噪声下的微弱信号检测技术进行分析,以期为相关研究人员提供参考意见㊂关键词:强噪声;微弱信号;检测技术中图分类号:TN911.23㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-9129(2021)10-0119-01㊀㊀微弱信号检测中的噪声往往与噪声相伴,属于电路随机干扰㊂可以是电路中元件的电子热运动,也可以是半导体器件中载体不规则的运动㊂在信号检测中,噪声是制约系统性能的决定性因素,也是不利因素㊂对微弱信号进行检测,如果能有效地克服噪声,就能提高检测的灵敏度㊂该项技术利用电子学㊁物理论和信息论相结合,主要检测被噪声淹没的信号,帮助在工作中做出判断,提取有效信息,提升工作效率,本文对强噪声下的微弱信号检测技术进行分析具有重要作用和意义㊂1㊀微弱信号检测技术概述利用电子技术㊁信息理论㊁计算机和物理方法,分析了噪声产生的原因和规律,研究了被测信号的特征及它们之间的关系,检测出被噪声淹没的有用微弱信号㊂弱信号检测是从强噪声中提取有用信号的一种方法㊂对弱信号检测理论进行研究,探索新的检测方法和技术,并在各学科中应用[1]㊂2㊀微弱信号检测技术方法2.1滤波器方法㊂恢复噪声污染信号波形称为滤波㊂它是信号处理的主要方法之一,具有很高的实用价值㊂现在的信号检测仪器离不开各种滤波器,它能消除干扰,分离信号㊂普通滤波器一般是由电感㊁电容等独立元件组成,对于滤波部分的干扰线效果很好㊂这个简单的滤波器并非随机信号混合的最佳滤波电路[2]㊂为此,有必要寻找一种误差最小化的滤波方法,也就是最小滤波准则㊂基于线性滤波理论,提出了一种基于最小均方误差准则的最佳线性滤波方法㊂为了解决维纳滤波电路难以实现的问题,提出了一种基于状态空间法的最优线性递推滤波算法卡尔曼滤波器㊂这种滤波方法特别适合于离散序列的实时滤波㊂这很容易用电脑处理㊂这是现代滤波理论的重大发展,在自动控制领域占有重要地位㊂该方法适合于整个信号,而非需要从噪声中分离出一个或多个参数㊂以最小均方误差准则为基础[3]㊂以往采用维纳滤波法对平稳随机信号进行预测和滤波优化㊂对于噪声干扰信号,只要知道信号与噪声的相关函数或功率谱,就能获得最佳的滤波预测值㊂因此需要求解维纳-霍夫积分方程组,这是一个非常麻烦的问题,而且很难实现滤波网络㊂因此㊂本文介绍了一种基于信号时间序列模型的线性递推滤波与预测方法,即卡尔曼滤波理论与方法㊂本文提出了一种基于线性最小二乘法的卡尔曼滤波方法,该方法首先对信号模型㊁观测模型及其参数的统计特性进行了描述,然后提出了滤波算法㊂适用于卡尔曼滤波和维纳滤波㊂前一种方法参数固定,适用于平稳随机条件下的最优滤波,后一种方法参数为非平稳随机条件下的最优滤波㊂所以要设计这两类滤波器,首先要了解信号和噪声的统计特性㊂这些特点往往事先不知道,也不能在实践中实现㊂因此,必须采用自适应滤波的新滤波方法来消除混合信号中的观测噪声㊂2.2噪声中信号的判断㊂在微弱信号检测技术中,噪声信号的判断是一个重要环节㊂利用维纳滤波来解决这一问题是行不通的㊂时间统计检验方法主要是用来把信号的t 时间判断转换成相关积分㊂由于随机因素较多,尤其是在强噪声㊁弱信号(低信噪比)的情况下,容易引起信号判断错误㊂我们应该研究最佳判断准则,将错误概率最小化㊂信号灯的判断必须依靠某些判断标准,包括检验统计数据(由采样信号产生)和判断阈值㊂其中包括:最大后验概率准则,二值信号判断的最优准则,贝叶斯准则,最小错误概率准则㊂在二元信号检测中,最常见的情况是判断信号是否存在噪声问题㊂即匹配滤波器,具有特定的传输函数,保证了信号的最佳判断效果㊂该滤波器与相关器件相对应,在信号检测中有着广泛的应用㊂与其采用匹配滤波器来实现信号波形的最佳恢复,还不能使滤波器的输出端在某一确定时刻有最大的输出信噪比,这样就可以更好地实现信号在噪声中的检测[4]㊂2.3频域分析法㊂频域分析法是一种常用的频域分析方法㊂该方法通过傅立叶变换将信号转换到频域,提取出信号的频率成分,并对其进行幅值㊁相位㊁功率以及能量与频率的关系分析㊂功率谱方法主要应用于微弱信号的检测,也主要应用于平稳随机信号的检测㊂该方法通过样本数据对广义平稳随机过程进行功率谱估计㊂传统的谱估计(非参数法)采用傅里叶变换法,计算简单,但有一定的泄漏效应,方差性能较差㊂傅立叶变换在工程应用中,其分辨率存在一定的局限性㊂此外,在使用傅立叶变换提取信号频谱时,需要充分利用信号的时域信息,因而缺乏时域定位功能,频率分析法主要用于在平稳随机噪声中检测信号㊂3㊀总结本文分析了强噪声背景下的微弱信号检测技术,主要包括微弱信号检测技术方法㊁噪声中信号的判断㊁频域分析法等,有利于帮助研究人员找到有效的检测方法,提高工作效率,未来需要加强对强噪声背景下的微弱信号检测技术的研究,不断发展并完善该项技术,促进我国技术的发展㊂参考文献:[1]李妙珍,李舜酩.强噪声下的微弱信号检测技术[J].电子技术与软件工程,2020,No.174(04):91-94.[2]邵文逸,徐伟.基于相敏检波的微弱信号检测系统设计[J].电子测试,2020,No.440(11):27-28. [3]张庆乐,李智强,林鹏,等.一种抗干扰性强的微弱信号检测装置:,CN111025983A[P].2020. [4]时培明,袁丹真,张文跃,等.基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法[J].计量学报,2020(7).㊃911㊃。
噪声背景下周期信号检测作者：王润泽来源：《中国新通信》 2017年第23期【摘要】噪声背景下的信号处理研究是通信工程中的一个重要课题，可以说正是因为有了噪声才有了信号分析处理的学科分支。
本文主要研究如何在加性白噪声环境中检测到信号，将以自相关函数法检测周期性为主，并介绍其他几种周期信号检测的方法，最后利用MATLAB 仿真分析自相关函数法的周期信号识别能力。
【关键词】信号检测加噪信号处理引言小信号检测主要应用在雷达、故障诊断、系统辨识、通信等领域，检测方法也有很多。
对于噪声是加性白噪声的情况，可以利用信号自相关函数是否带周期性来判断信号本身是否隐含有周期性。
在噪声为强噪声时，可以利用小波变换和自适应滤波器技术对微弱信号进行检测。
随着技术的发展，学者们找到了对微弱信号十分敏锐的Duffing 振子来进行信噪比低于-10dB的周期信号检测。
自相关函数法因为最容易理解和证明，同时它的仿真难度不高，更适合学生掌握运用。
本文主要对自相关函数法进行研究，得出仿真结果并分析。
一、周期信号检测方法周期信号有多种检测方法，本文主要讲自相关函数法，同时介绍基于小波变换和基于Duffing 振子的检测方法。
1.1 自相关函数法对于离散信号的短时自相关函数w(m) 为偶对称的矩形窗。
周期函数的Rn(τ) 在其周期的整数倍处有很大的峰值[1]。
对于雷达信号y(t)=s(t)+n(t) 来说，自相关函数RY=RS+RSN+RNS+RN。
其中RN 在τ=0 处有最大值；因为s(t)是确定信号，RSN 与RNS 接近于0；RS 在周期处有最大值。
所以RY ≈ RS，应在除0点外在s 周期处有峰值，同时因为自相关函数与原函数具有相同的周期性，若RY 呈现周期性，则y(t) 中有隐含周期函数s(t)。
在信噪比较低的情况下可以先对信号进行滤波，再进行自相关函数计算。
得到系统结构如图1 所示。
1.2 基于小波变换的周期信号检测小波变换可以理解为用会衰减（可以理解为有限长）的波进行叠加对信号进行数学逼近，在傅里叶变换的基础上更加体现了频域与时域的对应关系，可以等效为多采样率滤波器对信号进行滤波。
强噪声背景下微弱信号检测装置的一种可行性方案的研究摘要：在测量微弱信号被掩盖在强噪声中的信号时，锁相放大器（lock-in amplifier，lia）表现出了良好的性能。
但是由于其本生存在中心频率不稳定、带宽不能太窄及对信号缺乏跟踪能力等缺点，造成对测量微弱信号的限制。
对锁相放大器进行一些分析的基础上，设计出一个双相位锁相放大器（dual phrase lock-in amplifier），并用pspice/orcad进行了实验性的论证。
结果表明该放大器可以实现微伏（v）级别的信号识别，噪声信号的均方根值约为1mv，幅值识别准确率在0.5%以内。
关键词：pspice/orcad 双相位锁相放大器微弱信号信号检测中图分类号：tn722 文献标识码：a 文章编号：1007-3973（2013）004-100-021 引言信息时代需要获取信息，许多科学研究和工程技术的信息需要用检测的方法来获取。
当被测信号非常微弱时，易被噪声淹没，对它们的检测往往变得十分困难。
随着科学技术的发展，对微弱信号进行检测的需要日益迫切，微弱信号检测是发展高新技术，探索及发现新的自然规律的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要意义。
微弱信号的检测已经有很多成熟的方法，在时域方面如相关检测、小波分析、取样分析等；在频域方面如频谱分析等。
这些方法在某些方面具有一定的局限性，主要表现在门限较低（-10db左右）、测量精度不高等问题。
本文针对以上问题，设计出了一个双相位锁相放大器，方法实用，测量方便。
2 锁相放大原理2.1 单相位锁相放大器原理锁相放大器是把被测量信号通过频率变换的方式转变为直流，包括一个乘法器和低通滤波器（lpf）。
一般来说，需要把参照信号与被测量信号之间的相位差调节到0?埃偈淙氲絇sd。
上述的锁相放大器，称为单相位锁相放大器，为了能够正常测量振幅和相位，需要有能够调节相位的移相电路。
对于参照信号和被测量之间有相位差的电路，将不能准确测量出信号的幅值。
噪声治理工程噪音检测方案一、噪音监测方案的基本原理噪音监测方案的基本原理是通过设置噪音监测点，利用专业的噪音仪器对工地噪音进行定量监测，获取准确的噪音数据。
然后根据监测数据，进行合理的噪音治理方案制定和实施，从而达到控制工地噪音的目的。
噪音监测方案一般包括以下几个方面的内容：1. 确定噪音监测点噪音监测点的确定应该充分考虑周围居民和工地工作人员的安全和健康，以及工地施工活动的实际情况。
一般来说，应该设置在距离施工现场较近的位置，以能够准确反映工地噪音情况。
2. 选用合适的噪音监测仪器噪音监测仪器是噪音监测方案的关键设备，它的选择应充分考虑监测精度、可靠性、使用方便等因素。
一般来说，应选用专业的噪音仪器，如声级计、噪音分析仪等，以获取准确的噪音数据。
3. 定期进行噪音监测为了及时掌握工地噪音情况，及时调整噪音治理方案，噪音监测应该是定期进行的。
一般建议每周进行一次监测，特殊情况下可以根据实际情况进行调整。
4. 处理监测数据监测数据的处理应该是科学的、客观的，并且依据相关法规和标准进行。
只有准确的监测数据才能为噪音治理方案的制定和实施提供可靠的依据。
二、实际工程案例分析以某工地为例，介绍一种具体的噪音监测方案。
1. 噪音监测点的确定该工地位于市区，周围有大量居民区和商业区，噪音环境非常敏感。
为了准确监测工地噪音，我们确定了三个监测点，分别是距离施工现场100米、200米和300米处。
这样可以充分反映工地施工活动对周围居民的噪音影响程度。
2. 选用合适的噪音监测仪器我们选用了声级计进行噪音监测。
这种仪器具有测量精度高、使用方便等特点，非常适合工地噪音监测的需要。
3. 定期进行噪音监测我们制定了每周一次的噪音监测计划，保证了及时了解工地噪音情况。
4. 处理监测数据监测数据的处理要求科学客观，我们将监测数据与相关法规和标准进行对比分析，及时发现问题，进行调整。
通过以上噪音监测方案的实施，我们成功治理了工地噪音问题，保障了周围居民的生活质量，符合了环保标准的要求。
