CX20921是一款高性价比的语音换醒、识别、降噪、消回音处理IC。适合AI智能、机器人、自动化语音操控。

针对现有带式输送机托辊故障检测方法采用接触式测量、不便于安装操作、不适合于井下大范围故障检测等问题，提出了一种基于小波去噪和BP-RBF神经网络的托辊故障检测方法。采集托辊运行时的音频信号，采用结合了软阈值法和硬阈值法的折中法对音频信号进行小波去噪处理；将每一层小波分解信号的能量和作为该层的特征值，通过处理系数对低频部分的特征值进行转换，以减小其在总能量中的占比，使故障特征更加明显；将提取的特征向量输入BP-RBF神经网络模型中进行故障检测。测试结果表明，对于正常托辊信号、托辊表面存在裂痕、托辊表面磨损3种情况，该方法的故障识别率达到96.7%。与传统的频谱分析诊断技术相比，该方法所需的工作量更少、准确率更高；相较于基于温度检测等的故障检测技术，该方法采用非接触安装方式，安装更方便，检测范围更大，具有良好的应用前景。

电火花加工Ti-6Al-4V是多目标工艺参数优化问题,影响其工艺指标的主要工艺参数有电流、间隙电压、脉冲宽度和工作因子。以材料去除率、电极损耗率和表面粗糙度为工艺指标项目,采用信噪比和灰色关联度分析方法分析正交试验结果,获得最优的工艺参数组合。试验结果表明,结合信噪比和灰色关联度分析方法,极大地简化多目标优化问题,提高Ti-6Al-4V的电火花加工质量。

电火花加工Ti-6Al-4V是多目标工艺参数优化问题。采用信噪比的分析方法分析正交试验结果,得出加工工艺参数对材料去除率和电极损耗率工艺目标的影响规律。影响其工艺性能的主要加工工艺参数有电流、间隙电压、脉冲宽度和工作因子。试验结果表明采用参数设计中的信噪比方法,能更加准确地反映具有强干扰特性的电火花加工Ti-6Al-4V过程中参数对加工工艺目标的影响程度。

煤矿井下低照度成像环境会导致图像中产生泊松噪声,将引起激光光斑图像的强度和形状分布的不确定性,从而影响激光三角测距的精度。提出了一种基于PURE-LET(Poisson Unbiased Risk Estimator-Linear Expansion of Threshholds)的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE(Mean Squared Error)的一个无偏估计子PURE,并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实煤仓图像的实验显示,与3种典型图像去噪算法(BayesShrink,Poisson_NLMeans,PURE-LET)相比,提出的PURELET-Smooth算法具有更好的噪声抑制能力,同时具有保持图像边缘结构和快速计算的特点,这在实时光斑质心精确计算和三角测距应用中是一个明显优势。此外此算法具有阈值函数组合系数的快速自动计算特点,适用于自动煤位检测应用。

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改进的 K-means 聚类算法

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