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基于DBSCAN的风电叶片音频分类研究
文献摘要：
利用某风场实际采集的风电叶片音频数据,提取时域与频域特征,利用DBSCAN聚类方法对音频进行分类,可有效区分出机组叶片是否处于运转工况,并且可提取出含噪的音频,有助于针对性的音频去噪工作.
文献关键词：
音频;时域;频域;DBSCAN;分类
中图分类号：
作者姓名：
董小泊
作者机构：
中国华电集团有限公司甘肃公司,甘肃 兰州 730000
文献出处：
引用格式：
[1]董小泊-.基于DBSCAN的风电叶片音频分类研究)[J].科技创新与应用,2022(04):23-25
A类：
B类：
DBSCAN,风电叶片,音频分类,分类研究,风场,音频数据,频域特征,聚类方法,对音,分出,转工,音频去噪
AB值：
0.435553
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