【摘 要】
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由于公共场所异常声音的特殊性及背景噪声的复杂性,极点对称模态分解（ESMD）用于异常声音分解时,存在一些理论和技术上的缺陷。经分析认为公共场所异常声音为非线性、非平稳信号
【机 构】
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重庆大学光电工程学院重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
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由于公共场所异常声音的特殊性及背景噪声的复杂性,极点对称模态分解（ESMD）用于异常声音分解时,存在一些理论和技术上的缺陷。经分析认为公共场所异常声音为非线性、非平稳信号,背景噪声服从T分布。为此,提出改进的ESMD用于公共场所异常声音分解,得到有利于识别的特征。所提出方法的特点是将T分布噪声序列添加到具有背景噪声的异常声音信号中,以减小背景噪声对特征提取的影响;将模态分量的排列熵作为判定异常声音与背景噪声的准则,自适应筛选有效的模态分量;用对称中点插值法替代极值中点奇偶插值法,以缓解ESMD插值端点不明
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