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基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类
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.
作者姓名:刘 深  张小蓟  牛奕龙  汪平平
作者单位:西北工业大学航海学院,西安710072
基金项目:西北工业大学基础研究基金(No.JC201108)。
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。

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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