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公开(公告)号：CN111650655B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202010553227.4
申请日：2020-06-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种非负矩阵分解的有监督瞬变电磁信号降噪方法，首先，在训练阶段，将纯净信号进行短时傅里叶变换和非负矩阵分解处理，得到表征信号各自特征的原子字典，然后，在降噪阶段，利用原子字典和降噪模型处理含噪信号，得到初步估计的瞬变电磁信号，最后，重复以上步骤多次，将初步估计的瞬变电磁信号的晚期数据和含噪信号的原始早中期数据分别累加，求各自的算术平均值，再将两者拼接，估计出最终的完整的瞬变电磁信号。该方法可应用在瞬变电磁仪进行勘探煤矿、金属矿、和油气田等地下目标的工作中。
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公开(公告)号：CN110221349B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201910636209.X
申请日：2019-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01V3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换与正弦波估计的瞬变电磁信号降噪方法,包括以下步骤：(一)选取小波基函数对含噪瞬变电磁信号进行小波变换；（二）对小波系数进行小波消噪处理，得到小波消噪后的信号；（三）将小波消噪后的信号反转，截取反转信号的前部作为正弦波干扰信号的一部分，对该部分信号应用补零或插值技术进行延长，然后作FFT变换；（四）对正弦波信号的幅度、相位和频率进行估计；（五）计算出整个估计的正弦波干扰信号；（六）用反转信号减去该估计的正弦波干扰信号，再将相减后的信号反转，得到瞬变电磁信号。本发明在包含白噪声和工频干扰的复杂环境下，可以有效提高瞬变电磁信号的信噪比。
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公开(公告)号：CN108571928A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810330740.X
申请日：2018-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G01B11/00 , G01B11/002 , G06T7/0006 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/80 , G06T2207/20164 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的夹片锚具尺寸缺陷检测方法，属夹片锚具自动检测技术领域，包括如下步骤：相机标定；图像采集；图像预处理；ROI图像的提取；角点检测；尺寸测量；合格判定。本发明可准确的检出夹片锚具的真实物理尺寸,提高了夹片锚具自动化检测水平，有效地解决了目前人工检测速度慢、效率低、成本高的问题,为实现智能生产、智能制造奠定了基础。
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公开(公告)号：CN112151047A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011030786.3
申请日：2020-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L19/083 , G10L21/02 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种应用于语音数字信号的实时自动增益控制方法，该方法包括：使用平滑滤波器求语音数字信号的近似上包络；将包络作为NLMS自适应滤波器的输入，NLMS的目标参考值根据输入信号为语音或非语音分别设置，将NLMS的自适应权重作为快速增益输出；若输入信号长时间非语音且时间超过预设的阀值，系统将切换为静默模式，快速增益设为1；若快速增益超过预设的最大增益值，则将快速增益设置为最大增益值；通过平滑滤波器将快速增益处理成平滑增益；使用平滑增益乘以输出语音信号得到输出语音信号。该方法具有快速、有效、实时的特点，可应用在实时语音通话，网络视频会议等场景，能有效解决语音忽大忽小的问题，改善用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN108280838A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810094780.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的夹片牙型缺陷检测方法，包括以下步骤：（1）夹片工件图像采集及预处理；（2）对工件进行图像模板匹配定位与图像裁剪；（3）对图像进行边缘检测；（4）对图像进行中值滤波和形态学处理；（5）进行特征提取与判别。本发明能够在工厂生产线现场准确的对夹片牙型缺陷（平牙、烂牙、重牙、光板）进行检测识别，有效地解决了目前人工检测速度慢、效率低、成本高的问题,提高了夹片的生产自动化程度和产品质量，同时本发明方法具有鲁棒性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107731242A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710880953.5
申请日：2017-09-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L21/0208 , G10L19/02 , G10L25/21
Abstract: 本发明公开了一种广义最大后验的谱幅度估计的增益函数语音增强方法，该方法通过建立含噪语音模型，短时傅里叶变换；获得含噪语音的功率谱；以及最小功率谱；计算无偏修正因子，到的结果没有说；获得噪声功率谱估计值；通过后验信噪比获得先验信噪比；计算增益函数值；得出纯净语音的估计值；动态根据含噪语音的先验信噪比计算出最佳的增益函数功能，对含噪语音采用最小跟踪估计噪声功率谱，然后动态的根据含噪语音的先验信噪比计算出最佳的增益函数，信噪比高时，广义最大后验的谱幅度估计的增益函数采用较小值防止语音失真；信噪比低时，广义最大后验的谱幅度估计的增益函数使用较大值避免抑制噪声能力不足。
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公开(公告)号：CN108831495B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201810564920.4
申请日：2018-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0216 , G10L15/26
Abstract: 本发明公开了一种应用于噪声环境下语音识别的语音增强方法，该方法将利用语音时频域稀疏性原理的基于时频掩蔽的改进MVDR波束形成与改进维纳滤波相结合，采集麦克风阵列语音信号，构建一个基于时频掩蔽的MVDR波束形成器，充分利用语音信号的空间信息，增强目标方向的语音信号，抑制其他方向噪声的干扰，然后通过一个改进的维纳滤波器去除残留的噪声并提高语音可懂度，该方法应用在语音识别前端，能够有效去除噪声，提高语音可懂度，进而提高语音识别系统的识别率，解决了在噪声环境下如何减少语音失真，提高噪声环境下语音的识别率的问题。该方法可应用在家居型机器人，智能语音设备等方面。
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公开(公告)号：CN110232913A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910530618.1
申请日：2019-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L15/04 , G10L15/20 , G10L21/02 , G10L21/0208 , G10L25/45
Abstract: 本发明公开了一种语音端点检测方法，涉及语音识别技术领域，技术问题是如何在强噪声的恶劣环境下改善端点检测的性能，提高正确率。该方法包括：借助调制域谱减法对含噪语音信号进行减噪增强，提高信噪比，再利用EMD分解重构的去噪功能，对信号进行二次去噪，再把信号的Teager能量算子与改进的自相关函数结合，最后利用双参数双门限法进行端点检测。本发明在强噪声环境下检测率较高，并且适应性强，抗噪性能较好，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107490583A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710819281.7
申请日：2017-09-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的夹片缺陷检测方法，包括以下步骤：（1）夹片工件图像获取及预处理；（2）对工件图像进行模板匹配定位与位置矫正；（3）进行图像分割与形态学操作；（4）根据所测特征构建相关检测区域，分析各类缺陷样品的数据，得出各类缺陷的判别规则并进行缺陷检测以下缺陷：平牙、烂牙、重牙、光板、短料、锯偏、锯斜。本发明有效地解决了目前人工检测速度慢、效率低、成本高的问题，同时具有对初始化不敏感,具有鲁棒性强的优点，提高了夹片的生产自动化程度和产品质量。
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