【摘 要】
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为了更准确地对扬声器异常音进行分类,给出一种基于小波包分解和样本熵的扬声器异常音特征提取方法。在基频陷波预处理后,对信号进行3层小波包分解,计算重构信号的样本熵以构
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为了更准确地对扬声器异常音进行分类,给出一种基于小波包分解和样本熵的扬声器异常音特征提取方法。在基频陷波预处理后,对信号进行3层小波包分解,计算重构信号的样本熵以构成特征向量。实验结果表明,在小样本的情况下,SVM算法使用小波包分解和样本熵特征提取,分类准确率为93.33%,比能量均值方法高5%,验证了特征提取方法的有效性。
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