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对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究，分别将谐波集（HS）频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量，设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器，并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验。结果表明两种特征提取方法，都能很好地体现不同声目标之间的差异，SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能，目标识别率达到96%以上。