8、探索城市中的计算机视觉与听觉技术:Remorph框架的应用与解析

探索城市中的计算机视觉与听觉技术:Remorph框架的应用与解析

1. 引言

城市作为一个复杂的、动态的、多层次的环境,正以惊人的速度发展和变化。这些日常的变化使城市变得难以理解和解释,尤其是对于居民和决策者而言。为了更好地理解城市现象并应对这些变化,人工智能(AI)技术的应用显得尤为重要。计算机视觉和计算机听觉作为AI的两个重要分支,能够帮助我们更高效地分析城市中的视觉和听觉信息,进而提升城市规划和设计的科学性和合理性。

2. 城市听觉:理论与应用

2.1 声音的重要性

声音不仅是城市生活中不可或缺的一部分,更是理解城市动态的重要途径。通过分析城市声音,我们可以揭示出城市的活动模式、功能布局以及居民的情绪状态等信息。例如,交通噪声、人群喧嚣、自然声音等,都能够提供丰富的背景信息,帮助我们更好地理解城市的空间和时间特性。

2.2 数据采集方法

在城市听觉研究中,数据采集是至关重要的一步。通常,数据采集方法可以分为两类: 点状采集 线性采集

点状采集

点状采集是指在特定地点进行声音记录。这种方法适用于需要详细分析某个区域声音特征的场景。以下是点状采集的主要步骤:

  1. 选择采集点 :根据研究目的选择具有代表性的采集点,如公园、街道、居民区等。
  2. 设置设备 :安装麦克风或其他声音采集设备,确保设备正常工作。
  3. 数据记录 </
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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