针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

3.7无线局域网 3.7.1无线局域网标准 3.7.2无线局域网的主要类型 3.7.3无线网络接入设备 3.7.4无线局域网的配置方式 3.7.5个人局域网 3.7.6无线局域网的应用 3.7.7无线局域网的发展趋势

1.1 短距离无线网络概述 1.3 无线传感器网络的特征 1.4 无线传感器网络的关键技术 1.5 无线传感器网络的应用 1.6 无线传感器网络仿真平台 1.7 无线传感器网络开发平台 1.8 小结

无电阻器与之串接的独立电压源称无伴独立电压,无电阻 器与之并接的独立电流源称无伴独立电流源。 1、无伴独立电压源的转移 在网络中,位于任一对节点j间的一个无伴独立电压源, 既可转移到与节点相连的所有支路中与各电阻串接,也可 转移到与节点k相连的所有支路中与各电阻串接,原j-k间 的无伴独立电压源支路短接

第二章 实验室设备和培养条件 第三章 无土栽培的营养液 第四章 无土栽培的固体基质 第五章 植物无病毒苗的培育 第一节 无病毒苗培育的意义 第二节 培育无病毒苗木的方法 第三节 无病毒苗木的鉴定 第四节 无病毒植物的利用

一、无土栽培优点 二、无土栽培类型 三、无土栽培基质 四、无土栽培营养液 五、无土栽培的管理 六、无土栽培适合的植物

9.1 无线局域网 WLAN 9.1.1 无线局域网的组成 9.1.2 802.11 标准中的物理层 9.1.3 802.11 标准中的 MAC 层 9.1.4 802.11 标准中的 MAC 帧 9.2 无线个人区域网 WPAN 9.3 无线城域网 WMAN 9.4 蜂窝移动通信网 9.4.1 蜂窝移动通信简介 9.4.2 移动 IP 9.4.3 蜂窝移动通信网中对移动用户的路由选择 9.4.4 GSM 中的切换 9.4.5 无线网络对高层协议的影响 9.5 两种不同无线上网

第10章无刷直流电动机 10.1概述 10.2无刷直流电动机的基本结构 10.3无刷直流电动机工作原理 10.4无刷直流电动机的运行特性 10.5无刷直流电动机的电枢反应 10.6改变无刷直流电动机转向的方法

微型无人机是基于微机电系统技术,涉及空气动力学、材料学、结构学等多个领域集成的复杂系统。当前微型无人机大体可分为固定翼微型无人机、旋翼微型无人机和扑翼微型无人机三大类，对其现有的典型样机进行综述，并结合微型无人机的起源及其发展历程，总结了其优越的性能特点和未来发展的方向

无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分