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文档简介
因排水泵吸入空气而引起的巨大噪音和效率降22.根据权利要求1所述的洗衣设备的控制方法，其特征在于，所述洗衣设备还包括滚基于所述声音判断所述排水泵的工作状态，其中所述排或气体与液体混合时的工作状态，所述第二工作状态为排水泵抽取介质为液体的工作状若所述排水泵处于第一工作状态，则暂停排水泵5.根据权利要求3所述的洗衣设备的控制方法，其特征在于，所述洗衣设备还包括滚基于所述排水泵的工作状态以及所述滚筒内的水位控制所述排水泵执行不同的排水或气体与液体混合时的工作状态，所述第二工作状态为排水泵抽取介质为液体的工作状“基于所述排水泵的工作状态以及所述滚筒内的水位控制所述排水泵执行不同的排水3所述预设条件包括所述滚筒内的水位大于等于预设的序适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至7中任一45衣设备的控制方法的技术方案中任一项技术方案所述的67[0040]一个实施方式中，排水泵的工作状态至少包括第一工作状态以工作状态。在本实施方式中，通过算法的方式来判断排水泵的工作状态，具体通过步骤8[0047]在本实施方式中，如果整个算法程序都是基于洗衣设备上的单[0051]若第一音频信息为声音的频率特征，则主要通过快速傅里叶变换(FFT)来进行频[0053]若第一音频信息为声音的振幅特征，则主要通过时域分析来进行振幅特征特9[0071]在本实施方式中，预设条件包括排水泵的暂停时间大于等于预设的第一时间阈[0076]另外，考虑到不同的洗涤过程或使用的洗涤剂可能导致不同浓度和稳定性的泡[0079]在本实施例中大多数技术均与实施例1中相同，不同之处在于本实施例中在进行[0090]在本实施例中大多数技术均与实施例1中相同，不同之处在于本实施例中的步骤[0095]神经网络模型的选择要根据具体的应用场景和数据特性来进行卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN是其中的一些变种如长短时记忆网络(LSTM)，则因其对序列数据的处理能力而被广泛采[0099]需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后
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