基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类 |
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引用本文: | 刘 深,张小蓟,牛奕龙,汪平平.基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类[J].计算机工程与应用,2014(3):203-206,226. |
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作者姓名: | 刘 深 张小蓟 牛奕龙 汪平平 |
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作者单位: | 西北工业大学航海学院,西安710072 |
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基金项目: | 西北工业大学基础研究基金(No.JC201108)。 |
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摘 要: | 经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机(SVM)分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。
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关 键 词: | 经验模态分解 本征模函数 本征模函数能量谱 特征提取 支持向量机(SVM)分类器 |
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