基于局部敏感哈希的声源定位方法的中期报告.docx
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基于局部敏感哈希的声源定位方法的中期报告.docx
基于局部敏感哈希的声源定位方法的中期报告概述:本文介绍了一种基于局部敏感哈希(LSH)的声源定位方法。该方法通过LSH将声源信号转换为哈希码,然后将哈希码与预先计算的声源位置哈希表进行比对,从而确定声源的位置。本文首先分析了LSH在声源定位中的优点,然后介绍了LSH的基本原理和算法流程。接下来,详细描述了声源定位方法的流程,包括信号预处理、哈希码生成、哈希表比对和位置估计等。最后,使用仿真实验验证了该方法的可行性和准确性,并分析了各方面的性能。LSH的优点:在声源定位中,常用的方法包括传统的波束形成、最小
基于FPGA的声源定位的中期报告.docx
基于FPGA的声源定位的中期报告一、项目简介本项目旨在利用FPGA开发一款声源定位系统,通过利用声音在空气中传播的特性,测量不同位置处的声音传递时间差,从而确定声源位置。本系统包含音频采集模块、信号处理模块、时序控制模块和结果输出模块四个部分。二、工作进展1.音频采集模块:目前已经完成音频采集模块的设计,采用带有集成麦克风的FPGA板卡进行音频采集,可以实现24位/96KHz的高清音频采集。2.信号处理模块:在采集到声音信号之后,需要对信号进行处理,以得到声源到各个麦克风的信号传递时间差。目前已经完成对信
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基于局部敏感哈希的多维海量数据处理张博文张淑丽郝昕马超摘要:针对多维海量的超精密加工机床状态监控数据难以被高效地存储与查询这一问题,文章提出了基于局部敏感哈希的多维海量数据处理方法。该方法利用P稳定的局部敏感哈希算法,一方面对数据进行散列化存储,使分散在各存储节点上的数据在存取时避免了读写热点;另一方面也实现了数据降维,通过其结果的碰撞操作,保证了各存储节点内数据具有一定的近邻性,这一性质以牺牲一定的查询准确率为代价极大地缩小了查询范围,从而间接地提高了查询效率。实验结果表明,该处理方法可以有效的提高多维
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局部敏感哈希改进算法研究的开题报告一、选题背景与意义现今,随着互联网时代的到来和大数据技术的应用,传统的数据存储方式已经无法满足人们的需求。在这种背景下,搜索引擎成为人们工作和生活中必不可少的工具。在海量数据的搜索中,哈希技术得到广泛应用,其中局部敏感哈希(LSH)是一种高效的数据相似性搜索方法。然而,LSH算法存在一些局限性,比如需要调整一系列参数、需要大量的计算资源以及在拥有大规模分布式数据存储系统时会遇到一些问题等。因此,对LSH解决方案进行改进,研究高效可用的LSH变体算法意义重大。二、研究目标本
基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法研究的中期报告.docx
基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法研究的中期报告一、研究背景随着互联网和移动通信技术的不断发展,位置数据的规模不断增加,位置相关的应用也越来越受到关注。其中,基于位置的服务(location-basedservices,LBS)是一个重要领域。在LBS中,经常需要对空间数据进行查询,而k最近邻查询(kNN查询)是其中的重要问题之一。kNN查询是指给定一个查询点,在一个数据集合中查找k个离该查询点最近的数据点。它是很多LBS应用中常用的查询方式,比如地图应用中的最近兴趣点查询、社交网络中的最近用户查询等。