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基于主分量分析的声信号特征提取及识别研究
基于主分量分析的声信号特征提取及识别研究
来源 :声学技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nm100
【摘 要】
:
主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法.研究了基于主分量分析的声信号特征提取算法,并利用这种算法对四种战场目标的声信号进行特征提取,获得了低维的特征向量.
【作 者】
:
陈丹
李京华
黄根全
许俊峰
【机 构】
:
西北工业大学电子信息学院,西北工业大学自动化学院
【出 处】
:
声学技术
【发表日期】
:
2005年1期
【关键词】
:
主分量分析
信号特征提取
识别
特征提取算法
改进BP网络
有效方法
分析数据
战场目标
特征向量
声信号
统计学
声目标
分类器
K近邻
准确率
Acoust
【基金项目】
:
国防科技重点实验室基金,西北工业大学校科研和教改项目
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主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法.研究了基于主分量分析的声信号特征提取算法,并利用这种算法对四种战场目标的声信号进行特征提取,获得了低维的特征向量.设计了K近邻和改进BP网络两种分类器对声目标进行分类,分类结果准确率较高,均获得满意的实验效果.
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