基于MFCC和支持向量机的装甲车辆识别研究

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针对地面战场装甲车辆目标的被动声识别问题,选取具有代表性的两类坦克和两类履带式装甲车作为识别对象,以卡车噪声和雷声信号作为干扰项,对噪声信号进行预加重、分帧加窗、计算功率谱后输入梅尔滤波器组,得到噪声信号的M FCC并计算平均值作为特征值构建特征向量,以支持向量机作为分类器,建立了一种装甲车辆识别方法,该方法对目标的识别率可达95%以上.研究结果表明,该方法对坦克及装甲车辆的识别效果较好,可以有效抵抗战场非战斗目标噪声信号的影响,为战场决策提供准确信息.
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