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基于倒谱特征和小波包特征熵的直升机声目标识别
提出了一种将倒谱特征和小波包特征熵相结合的直升机声目标识别新算法,首先分析了直升机声信号的特点,计算了声信号的MFCC(MEL频率倒谱系数)、差分MFCC(差分MEL频率倒谱系数)和小波包分解后各个频带内的小波包特征熵组成的特征向量,并以此向量输入反向误差传播(Back Propagation,BP)神经网络进行训练,再用训练好的神经网络进行不同直升机型号的识别,最后给出了统计结果.结果表明:该算法对直升机机型的识别有较好的效果.
作 者: 黄博 高勇 HUANG Bo GAO Yong 作者单位: 四川大学电子信息学院,四川,成都,610065 刊 名: 探测与控制学报 ISTIC PKU 英文刊名: JOURNAL OF DETECTION & CONTROL 年,卷(期): 2007 29(6) 分类号: V275.1 TP391.42 关键词: 识别 直升机声信号 MEL倒谱系数 小波包特征熵 特征向量 BP神经网络【基于倒谱特征和小波包特征熵的直升机声目标识别】相关文章:
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