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| 基手小波子空间能量特征的模式分类性能比较 | |
| 作者姓名： | 徐高欢 陈雯兰 |
| 作者单位： | 浙江水利水电专科学校,浙江杭州310018 |
| 摘 要： | 模式分类性能的好坏主要取决于特征提取和分类器的识别能力，基于声信号目标分类的研究成果应用广泛．本文实验选取某型号发动机不同故障的声音作为分类目标，使用小波技术对目标声信号进行消噪和分解，并求解各尺度空间的能量，然后按一定的规则把这些能量组成特征向量，使用SVM和BPNN进行模式分类，计算机仿真结果表明，两种方法识别率都较高，SVM方法略优于BPNN． |
| 关 键 词： | 小波 能量特征 SVM BPNN |
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