XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抗噪性
UCC21220、UCC21220A 4A、6A、双通道基本和功能隔离式栅极驱动器，具有高抗噪性 数据表 (Rev. G)
(1) 爬电距离和电气间隙要求应根据应用的特定设备隔离标准来应用。应注意保持电路板设计的爬电距离和电气间隙，以确保印刷电路板上隔离器的安装垫不会减小此距离。在某些情况下，印刷电路板上的爬电距离和电气间隙会相等。在印刷电路板上插入凹槽、肋条或两者等技术可用于帮助提高这些规格。 (2) 此耦合器仅适用于最大工作额定值内的基本电气绝缘。应通过适当的保护电路确保符合安全额定值。 (3) 在空气或油中进行测试以确定隔离屏障的固有浪涌抗扰度。 (4) 视在电荷是由局部放电 (pd) 引起的放电。 (5) 屏障两侧的所有引脚连接在一起，形成一个双引脚设备。 (6) 系统隔离工作电压需要根据应用参数进行验证。
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。