46、城市环境中的计算机视觉与听觉技术:Remorph框架的应用

城市环境中的计算机视觉与听觉技术:Remorph框架的应用

1. 引言

城市环境是一个复杂的、动态的、多层结构,其物理和社会特征对居民的生活质量和幸福感有着深远的影响。为了更好地理解和优化城市环境,计算机视觉和听觉技术的应用逐渐成为研究热点。通过这些技术,可以对城市环境中的视觉和听觉信息进行详细的分析和解读,进而为城市规划和设计提供数据支持和决策依据。

2. 计算机听觉技术在城市研究中的应用

2.1 城市声景的定义与重要性

城市声景是指城市环境中存在的声音或声音组合,这些声音可以被人类感知并影响其心理和生理状态。声景不仅仅是噪音水平的测量,还包括对不同类型声音的识别、分类和分析。城市声景的分析可以帮助城市规划者了解市民的日常生活和行为模式,从而设计出更加宜居和安全的城市空间。

2.2 数据采集方法

为了准确捕捉城市声景,需要采用合适的数据采集方法。以下是两种主要的采集方式:

2.2.1 点状声音采集

点状声音采集适用于需要对特定地点进行详细分析的情况。具体步骤如下:

  1. 选择采集点 :根据城市网格划分,选择多个采集点。
  2. 安装设备 :在每个采集点安装麦克风,并确保其正常工作。
  3. 数据记录 :记录每个采集点的声音数据,确保数据的完整性和准确性。
  4. 数据预处理 :去除噪声,进行数据清洗和格式化。
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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