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本文主要针对主动声纳的水中目标回波信号,使用一维二进离散小波包分解技术进行信号的特征提取,研究了信号特征的提取方法和分解节点与实际频带对应列表的计算方法,并通过不同的仿真实验对特征提取算法进行了验证和分析,旨在为基于信号处理提取水中目标回波信号的特征提供一种新的方法和思路。 相似文献
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一种基于奇异值分解的特征抽取方法 总被引:7,自引:0,他引:7
特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正交性。由此提出了均衡散布矩阵的概念,并利用均衡散布矩阵构造了一种新的线性鉴别准则。利用奇异值分解定理,将求取鉴别矢量转化为对矩阵求奇异向量。用该方法进行求解可以有效地避免前述的问题。试验结果表明,该鉴别准则具有良好的鉴别能力。 相似文献
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为了提高语音信号的识别率,提出了一种基于小波包的语音信号特征提取方法。该方法先对语音信号进行适当尺度的分解,求得各尺度的频谱,在此基础上得到各尺度信号能量,再通过DCT变换获得最后的特征参数。通过仿真实验,说明了新特征参数取得了较高的识别率。 相似文献
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针对目前汉字鉴别效率低、容易造成几何性质的丢失的现状,提出了一种利用小波分解与重构的技术对汉字签字进行特征抽取的方法.首先对整个签字的每一笔划进行通过多分辨率分析的小波分解公式进行复信号小波变换,这样可以得到每一个笔划的小波分解值;然后设计了一组新的小波重构公式,并利用该公式对各个笔划的特征进行了有机的整合,产生了整个签字的具有旋转、平移及尺度不变性特点的特征,从而使鉴别效果大大提高. 相似文献
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应用最优小波包变换的特征提取方法 总被引:36,自引:0,他引:36
在模式识别或分类中,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的.但对于大量的非平稳或时变信号模式来说,如语音,雷达,地震信号等,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难.近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用,但小波包变换的任意多尺度分解特性,是分析非平稳信号更有效的方法,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基,不同的小波包基具有不同的性质,反映不同的信号特性,能获取其他变换所不能获取的信号特征.本文主要研究由给定的训练样本集,如何选择最优小波包基,从被识别或分类的信号中提取具有最大可分性的特征.为此提出了应用三种可分性准则,即距离准则,散度准则和熵准则选择最优基.通过实验,对应用各准则选择最优基提取特征与小波基提取特征的性能进行了比较. 相似文献
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韩朝晖 《太赫兹科学与电子信息学报》2006,4(6):448-453
为了能够有效抑制窄带干扰,根据小波包具有任意多尺度分解的特性,以及在时、频域具有表征信号局部信息和捕捉干扰信号特征的能力,利用小波包分析技术提取和滤除干扰分量,从间断窄带干扰和持续窄带干扰两种情况着手,进行除噪并重构信号,改善信号性能,提高了信噪比。利用仿真结果,说明了小波包抑制窄带干扰的有效性。 相似文献
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基于改进小波包变换的音频指纹提取算法 总被引:1,自引:1,他引:1
数字音频指纹技术在音频信号分析和处理中起着重要作用。针对传统基于时频分析的音频指纹提取算法中仅使用信号能量作为特征参数,而无法全面表征出信号的复杂度和不规则性问题,提出了基于小波包分解与重构,将小波包系数的奇异值熵和样本熵相结合,作为音频信号的特征参数提取指纹。实验证明,该算法提取的指纹提高了音频识别的准确率,在常见信号处理下能保持较强的鲁棒性,并具有明显的区分音频和定位音频篡改位置的能力。 相似文献