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公开(公告)号:CN112397090B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202011239248.5
申请日:2020-11-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的实时声音分类方法,本发明通过FPGA对声音数据进行特征提取,获得声音数据的MFSC特征图,然后利用CNN分类网络对得到的MFSC特征图进行计算,实现对所采集到的声音进行分类的功能,可以随时随地、方便快捷地对外部声音进行监测和分类。具有低功耗、低成本、便携带、实时性和多实用性等优点。
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公开(公告)号:CN112397090A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011239248.5
申请日:2020-11-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的实时声音分类方法,本发明通过FPGA对声音数据进行特征提取,获得声音数据的MFSC特征图,然后利用CNN分类网络对得到的MFSC特征图进行计算,实现对所采集到的声音进行分类的功能,可以随时随地、方便快捷地对外部声音进行监测和分类。具有低功耗、低成本、便携带、实时性和多实用性等优点。
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公开(公告)号:CN111174791A
公开(公告)日:2020-05-19
申请号:CN202010020211.7
申请日:2020-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短期记忆网络的定位修正方法,包括以下步骤:采集原始数据,并对原始数据进行预处理,得到处理数据;构建双向长短期记忆网络,并对其进行训练;将原始数据输入训练完成的双向长短期记忆网络,获取零速判断结果;当零速判断结果为零速时,根据处理数据,利用卡尔曼滤波器对导航坐标系下的速度和位置信息进行修正。本发明能够精准的进行零速判断,实施的复杂度低,具有高的计算效率和拥有良好的鲁棒性。
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