摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于多传感器数据融合的噪声自动监测系统及方法。该系统包括:校准模块对多传感器采集的噪声数据进行时间同步处理;提取模块采用奇异值分解算法提取频域和时域特征;分离模块通过注意力独立分量分析分离交通、施工、工业噪声源;构建模块结合地理信息数据生成噪声空间传播特征;分类模块通过时空卷积网络识别噪声源类型、定位坐标并分配责任权重。本申请解决了现有噪声监测技术无法实现多源噪声智能识别和污染源精确溯源的技术问题。
技术关键词
多传感器数据融合
噪声自动监测
多源噪声
工业噪声
施工噪声
噪声事件
矩阵
城市地理信息
频谱特征
噪声源
奇异值分解算法
独立分量分析算法
时空卷积神经网络
奇异值分解运算
噪声监测数据
噪声分量
气象传感器
傅里叶变换处理
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节点
多传感器数据融合
车辆
雷达模块
动态贝叶斯网络
监测系统
位移计
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遗传算法
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云台系统
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