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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
基于图像的故障检测、行为识别等有着广泛的研究和应用，而基于声场声信息的故障检测不受安装、图像质量等的影响，灵活方便，有较好的应用前景。
结合学生兴趣和学业特点设置该毕业设计题目，能够较好的锻炼学生综合应用知识的能力。
1.能够采集现场声信息，存储、处理和结果显示 2.采用网络提供的声数据集，基于深度学习的方法完成模型搭建，数据训练，并形成有效的检测系统算法 3.目前有相关的GPU、CPU等硬件平台，和开放的算法模型等，对于算法模型需要根据实际情况进行文献研究和调研，选择合适的算法 4.实现计算机平台中非实时的基于声的故障检测，力争将测试环节移植到轻量级硬件平台 5.撰写不少于35页的毕业论文
2. 实验内容和要求
1. 基于进行算法的训练，得出算法模型2. 能够在linux操作系统，基于计算机硬件平台采集声信息实现故障的检测和识别
3. 参考文献
[1]宋秀玲.汽车发动机异响故障诊断分析[J].南方农机,2020,51(20):89-90.
[2]韩帅,高飞,王博闻,刘云鹏,王康,吴达,张晨晨.基于Mel频谱滤波和CNN的有载分接开关可听声辨识方法[J/OL].电网技术:1-10[2020-12-30].https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0961.
[3]邵宇鹰,王枭,彭鹏,袁国刚,郑申辉.基于声场听觉感知的变压器故障诊断方法研究[J/OL].中国测试:1-7[2020-12-30].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1714.TB.20200821.0956.002.html.
4. 毕业设计（论文）计划
第1~2周 了解课题任务，学习相关基础知识第3~4周 提出设计方案，完成开题报告第5周 细化模块划分，搭建系统框架第6~8周 学习故障检测与识别的相关原理，并基于python语言和深度学习模块搭建算法模型第9~10周 调整算法模型，训练与测试第11~12周 将软件移植到jetson nano嵌入式平台第13~16周 整理优化软件，撰写毕业论文
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