如何使用神经网络检测金属棒上的孔位置?

发布于 2024-09-25 11:22:08 字数 95 浏览 1 评论 0原文

相同长度的 5 根金属棒在不同的地方有一个(相同直径)的孔。使用神经网络,我们必须利用敲击金属棒时产生的声音来检测孔的位置。

注意:也可以使用塑料瓶代替金属棒。

Same length 5 metal rods has a hole (of same diameter) in different places. Using neural network we have to detect where the hole is by using sound produced when the metal rod is knocked.

Note: Instead of metal rod, a plastic bottle might also be used.

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评论(1

对风讲故事 2024-10-02 11:22:08
  1. 让你的钟声响起。
  2. 用耳朵确定如何知道洞在哪里。音高有变化吗?例如,一个铃声听起来像 A,另一个铃声听起来像 B?或者其中一个铃声比另一个铃声长?这告诉我们需要测量的声波的特性。
  3. 将每个铃声录制多次,也许 50 次左右,您就不会因为一次糟糕的录音而被烧伤。看看是否可以减少位宽或样本长度,因为这会节省以后的时间。我们不需要清晰的超过采样录音 - 我们需要能够区分 5 个铃声的录音。
  4. 当然,设计网络本身是很棘手的。我会先尝试单个隐藏层。我会使其连接从一个波峰延伸到另一个波峰,假设音调正在变化。我将使网络与样本数的位宽一样宽,并且与样本数一样长。

撇开 - 我认为神经网络已经被淘汰,取而代之的是遗传算法和 FFT……

  1. make your chimes.
  2. Determine using your ears how you'll know where a hole is. Does the pitch change? For example, one chime sounds like an A, another like a B? Or does one ring longer than the other? This tells the characteristic of the sound wave we need to measure.
  3. record each chime many times, perhaps 50 or so, you don't get burned by a single bad recording. See if you can pare down the bit width or sample length as it will save time later. We don't need a crystal clear super-oversampled recording - we need recordings that allow us to differentiate 5 chimes.
  4. designing the net itself is tricky of course. I'd try a single hidden layer first. I'd make its connections span from wave-peak to wave-peak, assuming the pitch is what's changing. I'd make the net as wide as the number of samples' bit width, and as long as the number of samples.

aside - I thought neural nets had fallen to the wayside, replaced by genetic algorithms and FFTs...

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