基于移动计算的环境噪声地图系统的设计与实现
发布时间：2023-05-07 07:41
随着人们环保意识的增强,城市建设项目和交通工具等带来的噪声引发许多矛盾。噪声地图是体现噪声分布情况的工具,被运用于噪声污染防治等领域。然而由于传统的绘制噪声地图方式存在采集设备成本高、覆盖率低、地图更新不及时等问题,严重影响了噪声地图的推广与应用。伴随移动网络技术的不断发展,移动智能终端普及率越来越高。在此背景下,使用智能终端替代传统测量设备,结合大数据技术,开发一款实时监测环境噪声及动态展示噪声地图的App应用,成为一种可行的解决方案。论文以环境噪声地图系统建设为研究对象,对国内外移动端噪声地图绘制现状进行分析,总结现阶段绘制噪声地图的若干问题,重点研究基于移动智能计算方法实现噪声地图系统。设计系统的主要模块:移动端噪声数据采集、后台服务、前端地图展示,系统具备噪声测量校正、噪声源识别、噪声数据信息上传、后台数据处理、地图详细信息展示、噪声知识科普等功能。论文利用Android和Hadoop框架,采用分布式架构,结合噪声处理算法和实时流式处理分析技术,实现基于Android移动端的环境噪声地图系统。移动端使用MP+MFCC时频域特征提取方法,基于SVM分类器投票的算法识别噪声源类型,...
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究工作背景
1.2 噪声地图的类别
1.3 国内外噪声地图的研究历史及现状
1.3.1 国外噪声地图的发展历史及现状
1.3.2 国内噪声地图的发展历史及现状
1.3.3 智能终端绘制噪声地图状况
1.4 研究意义和主要研究内容
1.5 论文的组织结构
第二章 相关理论与技术介绍
2.1 噪声测量相关理论
2.2 语音信号处理的相关技术
2.2.1 语音信号的预处理技术
2.2.2 语音信号的时域和频域分析
2.3 噪声源识别算法理论
2.4 大数据相关组件
2.4.1 Hadoop技术
2.4.2 Docker技术
2.4.3 Storm流式计算
2.4.4 Flume日志收集框架
2.4.5 Kafka消息中间件
2.5 Android开发平台
2.6 高德地图API
2.7 本章小结
第三章 环境噪声地图系统的需求分析
3.1 噪声地图系统需求调研
3.2 系统功能需求
3.2.1 智能终端需求
3.2.2 移动端App模块需求
3.2.3 后台服务模块需求
3.3 非功能需求分析
3.3.1 界面需求
3.3.2 性能需求
3.4 噪声地图系统可行性分析
3.4.1 移动端App可行性分析
3.4.2 后台服务端可行性分析
3.5 本章小结
第四章 环境噪声地图系统的系统设计
4.1 总体架构
4.2 移动端App功能设计
4.2.1 App界面原型设计
4.2.2 测量噪声分贝
4.2.3 噪声信息上传设计
4.3 后端大数据模块设计
4.3.1 分布式日志收集模块
4.3.2 消息队列Kafka
4.3.3 流式处理框架Storm
4.3.4 基于Docker Compose镜像构建和部署
4.4 算法模块设计
4.4.1 噪声测量校正算法设计
4.4.2 噪声时空平滑算法设计
4.4.3 噪声源识别算法设计
4.5 噪声地图系统数据库设计
4.6 本章小结
第五章 环境噪声地图系统的系统实现
5.1 基于Android平台的应用开发实现
5.1.1 应用程序开发环境的搭建
5.1.2 系统主要功能实现介绍
5.2 大数据平台机器部署实现
5.2.1 基于Docker的集群部署
5.2.2 Mysql数据库部署实现
5.3 噪声源识别算法实现
5.3.1 噪声信号特征提取
5.3.2 噪声特征分类识别
5.4 本章小结
第六章 环境噪声地图系统的系统测试
6.1 噪声测量校正算法测试
6.2 噪声时空平滑算法测试
6.3 噪声源识别算法测试
6.3.1 模型的建立和测试的结果
6.3.2 结果分析
6.4 大数据平台测试
6.5 噪声地图系统App测试
6.6 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 论文工作总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
本文编号：3810575
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究工作背景
1.2 噪声地图的类别
1.3 国内外噪声地图的研究历史及现状
1.3.1 国外噪声地图的发展历史及现状
1.3.2 国内噪声地图的发展历史及现状
1.3.3 智能终端绘制噪声地图状况
1.4 研究意义和主要研究内容
1.5 论文的组织结构
第二章 相关理论与技术介绍
2.1 噪声测量相关理论
2.2 语音信号处理的相关技术
2.2.1 语音信号的预处理技术
2.2.2 语音信号的时域和频域分析
2.3 噪声源识别算法理论
2.4 大数据相关组件
2.4.1 Hadoop技术
2.4.2 Docker技术
2.4.3 Storm流式计算
2.4.4 Flume日志收集框架
2.4.5 Kafka消息中间件
2.5 Android开发平台
2.6 高德地图API
2.7 本章小结
第三章 环境噪声地图系统的需求分析
3.1 噪声地图系统需求调研
3.2 系统功能需求
3.2.1 智能终端需求
3.2.2 移动端App模块需求
3.2.3 后台服务模块需求
3.3 非功能需求分析
3.3.1 界面需求
3.3.2 性能需求
3.4 噪声地图系统可行性分析
3.4.1 移动端App可行性分析
3.4.2 后台服务端可行性分析
3.5 本章小结
第四章 环境噪声地图系统的系统设计
4.1 总体架构
4.2 移动端App功能设计
4.2.1 App界面原型设计
4.2.2 测量噪声分贝
4.2.3 噪声信息上传设计
4.3 后端大数据模块设计
4.3.1 分布式日志收集模块
4.3.2 消息队列Kafka
4.3.3 流式处理框架Storm
4.3.4 基于Docker Compose镜像构建和部署
4.4 算法模块设计
4.4.1 噪声测量校正算法设计
4.4.2 噪声时空平滑算法设计
4.4.3 噪声源识别算法设计
4.5 噪声地图系统数据库设计
4.6 本章小结
第五章 环境噪声地图系统的系统实现
5.1 基于Android平台的应用开发实现
5.1.1 应用程序开发环境的搭建
5.1.2 系统主要功能实现介绍
5.2 大数据平台机器部署实现
5.2.1 基于Docker的集群部署
5.2.2 Mysql数据库部署实现
5.3 噪声源识别算法实现
5.3.1 噪声信号特征提取
5.3.2 噪声特征分类识别
5.4 本章小结
第六章 环境噪声地图系统的系统测试
6.1 噪声测量校正算法测试
6.2 噪声时空平滑算法测试
6.3 噪声源识别算法测试
6.3.1 模型的建立和测试的结果
6.3.2 结果分析
6.4 大数据平台测试
6.5 噪声地图系统App测试
6.6 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 论文工作总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
本文编号：3810575
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3810575.html
