一种场景化人工智能信号无线音频处理设备制造技术

本发明专利技术公开了一种场景化人工智能信号无线音频处理设备，包括采集模块、谱分析模块、谱估计模块和标定模块，包括以下步骤：步骤一、提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程；步骤二、提出频域数据处理的方案；步骤三、选择场景最优滤波模型；步骤四、给出了标定曲线；步骤五、进一步进行噪音滤除；专利主要的目的在于提出一种面向场景的人工智能信号处理设备，场景包括原野、演奏厅、大型会议场所、居家环境等；根据场景实践和理论模型试算研究，提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程；利用设计好的模拟屏蔽室对仪器进行了绝对标定，给出了标定曲线；针对场景信号非平稳非高斯特征，提出频域数据处理的方案。

【技术实现步骤摘要】
一种场景化人工智能信号无线音频处理设备
本专利技术涉及人工智能
，具体为一种场景化人工智能信号无线音频处理设备。
技术介绍
在场景化环境下，人们希望获取噪声屏蔽后的有效信号(声音、电磁波)。对于实际采集信号而言，除了有效信号以外，主要包括外源场景和人文干扰等部分。其中外源场信号占据了信号的大部分，需要研究去除外源场部分的方法。利用外源场在窄频域内的均匀性特征可以尝试对其压制。同时，也需要考虑压制人文噪声等并进行数据处理，场景噪声影响是随着时间和地域随机变化的，场景化条件下形成脉冲型的非高斯分布特征。从频率域平均角度看，各频点的能量谱分布是有规律可循的，其频谱统计特征显示在不同频段能量分布具有规律性。对于叠加的人文干扰，利用各种类型的传感器，可以获得一些场景的信号谱统计数据，从一段时间测量中获得的平均结果，综合考虑地点和时间条件给出。传统研究都假设场景化信号服从高斯分布，但实际信号幅度概率分布是严重非高斯的，存在重尾分布特征。需要结合频谱估计压制噪声，提高有效信号的响应。已有频谱估计，比如傅里叶变换，从时域变换到频域失去了所有时域特征，不具有局部时频分析能力，对非平稳信号分析有局限性。现代谱估计计算模型参数进行谱估计。对于非高斯分布信号，则无法提取真实频谱分布。考虑到接收信号中包括了非高斯信号，特别是人文干扰，彼此可以视为独立信号，基于高阶统计量的信号分析方法，能够解决非高斯信号估计问题。但是目前缺少即时快速的智能化解决方案。因此，在日常生活特定场景下，急需结合人工智能方法，研究人文干扰谱分布规律，方便噪音滤除。本专利技术提出一套智能化即时信号处理设备，通过内嵌信号采集、谱分析、谱估计模块，从而满足人们对声音、电磁等有效信息的获取，为此我们提供一种场景化人工智能信号无线音频处理设备，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种场景化人工智能信号无线音频处理设备，包括采集模块、谱分析模块、谱估计模块和标定模块，包括以下步骤：步骤一、根据场景实践和理论模型试算研究，提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程；步骤二、针对场景信号非平稳非高斯特征，提出频域数据处理的方案；步骤三、结合仿真信号和实测数据分析，选择场景最优滤波模型；步骤四、利用设计好的模拟屏蔽室对仪器进行了绝对标定，给出了标定曲线；步骤五、多种设备交叉验证，可以满足场景信号处理精度要求。进而提取人文干扰异常信号，进一步进行噪音滤除。所述采集模块包括传感器、主机和供电设备，其中所述传感器包括信号响应元件、接线、放大电路、程控陷波电路、接口高速采集电路等模块；所述主机包括数据采集、格式转化、存储和控制等单元，能够实现常见人文干扰的硬件陷波；所述供电设备与主机和传感器用电电性连接。优选的，所述传感器的最小接收的感应电压值为0.1μV；可以灵敏获得变化振幅响应值。传感器噪声非常微小，前置放大器输出增益可以将微伏级弱信号放大，为弱信号有效识别提供了硬件支持。优选的，所述标定模块测试步骤包括：1)用亥姆霍兹线圈分别扫频产生频率1Hz-10KHz内均匀密集分布的磁场强度为1nT的测试信号；2)利用信号分析仪测试并记录输出电压幅度。将电压或电流信号输入到标定线圈后，通过测量标定线圈两端电压值，计算线圈输入电流大小，计算出感应电压值，再估计磁场强度以及磁传感器的灵敏度；3)每个频率重复步骤1)、2)，对于磁分量法的传感器满足0.8V/nT的转换系数，误差小于5％内为合格，否则判为不合格。本专利技术的有益效果：1、专利主要的目的在于提出一种面向场景的人工智能信号处理设备，场景包括原野、演奏厅、大型会议场所、居家环境等；2、根据场景实践和理论模型试算研究，提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程。利用设计好的模拟屏蔽室对仪器进行了绝对标定，给出了标定曲线。3、针对场景信号非平稳非高斯特征，提出频域数据处理的方案。结合仿真信号和实测数据分析，选择场景最优滤波模型。4、多种设备交叉验证，可以满足场景信号处理精度要求。进而提取人文干扰异常信号，进一步进行噪音滤除；5、根据用户偏好，自动推荐场景模式，进而信号处理将可以完全自动化处理，节省了人力，同时结果的论证也并不需要人的辅助，其结果也更有说服力。附图说明下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。图1是本专利技术信号处理智能设备模块示意图；图2是本专利技术信号标定处理流程示意图；图3是本专利技术信号谱估计模块工作流程示意图；图4是本专利技术实施例一的谱估计模型工作流程示意图；图5是本专利技术实施例二的谱估计模型工作流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1-5，本专利技术的第一种实施例：一种场景化人工智能信号无线音频处理设备，包括采集模块、谱分析模块、谱估计模块和标定模块，包括以下步骤：步骤一、根据场景实践和理论模型试算研究，提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程；步骤二、针对场景信号非平稳非高斯特征，提出频域数据处理的方案；步骤三、结合仿真信号和实测数据分析，选择场景最优滤波模型；步骤四、利用设计好的模拟屏蔽室对仪器进行了绝对标定，给出了标定曲线；步骤五、多种设备交叉验证，可以满足场景信号处理精度要求。进而提取人文干扰异常信号，进一步进行噪音滤除。所述采集模块包括传感器、主机和供电设备，其中所述传感器包括信号响应元件、接线、放大电路、程控陷波电路、接口高速采集电路等模块；所述主机包括数据采集、格式转化、存储和控制等单元，能够实现常见人文干扰的硬件陷波；所述供电设备与主机和传感器用电电性连接。所述传感器的最小接收的感应电压值为0.1μV；可以灵敏获得变化振幅响应值。传感器噪声非常微小，前置放大器输出增益可以将微伏级弱信号放大，为弱信号有效识别提供了硬件支持。为了减少外界电磁干扰的影响，需要一个干扰较弱的磁屏蔽测试环境进行试验，如零磁空间等。方形亥姆霍兹线圈在线圈的中心产生均匀磁场信号。通过调节通入线圈的电流，就会改变轴线位置的磁场信号强度，从而产生标定信号，标定模块测试步骤包括：1)用亥姆霍兹线圈分别扫频产生频率1Hz-10KHz内均匀密集分布的磁场强度为1nT的测试信号；2)利用信号分析仪测试并记录输出电压幅度。将电压或电流信号输入到标定线圈后，通过测量标定线圈两端电压值，计算线圈输入电流大小，计算出感应电压值，再估计磁场强度以及磁传感器的灵敏度；3)每个频率重复步骤1)、2)，对于磁分量法的传感器满足0.8V/nT的转换系数，误差小于5％内为合格，否本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景化人工智能信号无线音频处理设备，包括采集模块、谱分析模块、谱估计模块和标定模块，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、根据场景实践和理论模型试算研究，提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程；/n步骤二、针对场景信号非平稳非高斯特征，提出频域数据处理的方案；/n步骤三、结合仿真信号和实测数据分析，选择场景最优滤波模型；/n步骤四、利用设计好的模拟屏蔽室对仪器进行了绝对标定，给出了标定曲线；/n步骤五、多种设备交叉验证，可以满足场景信号处理精度要求。进而提取人文干扰异常信号，进一步进行噪音滤除。/n所述采集模块包括传感器、主机和供电设备，其中所述传感器包括信号响应元件、接线、放大电路、程控陷波电路、接口高速采集电路等模块；所述主机包括数据采集、格式转化、存储和控制等单元，能够实现常见人文干扰的硬件陷波；所述供电设备与主机和传感器用电电性连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景化人工智能信号无线音频处理设备，包括采集模块、谱分析模块、谱估计模块和标定模块，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据场景实践和理论模型试算研究，提出了一整套完整的数据采集与现场检验处理流程；
步骤二、针对场景信号非平稳非高斯特征，提出频域数据处理的方案；
步骤三、结合仿真信号和实测数据分析，选择场景最优滤波模型；
步骤四、利用设计好的模拟屏蔽室对仪器进行了绝对标定，给出了标定曲线；
步骤五、多种设备交叉验证，可以满足场景信号处理精度要求。进而提取人文干扰异常信号，进一步进行噪音滤除。
所述采集模块包括传感器、主机和供电设备，其中所述传感器包括信号响应元件、接线、放大电路、程控陷波电路、接口高速采集电路等模块；所述主机包括数据采集、格式转化、存储和控制等单元，能够实现常见人文干扰的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王楠，王洪宇，王洪岩，
申请(专利权)人：杭州比值科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33