10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.04.006
基于DBSCAN的风电叶片音频分类研究
利用某风场实际采集的风电叶片音频数据,提取时域与频域特征,利用DBSCAN聚类方法对音频进行分类,可有效区分出机组叶片是否处于运转工况,并且可提取出含噪的音频,有助于针对性的音频去噪工作.
音频、时域、频域、DBSCAN、分类
12
TP391(计算技术、计算机技术)
2022-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
23-25
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10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.04.006
音频、时域、频域、DBSCAN、分类
12
TP391(计算技术、计算机技术)
2022-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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