首页> 中文期刊>空军工程大学学报（自然科学版） >基于小波包分解的声目标识别

基于小波包分解的声目标识别

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数.采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果.

著录项

来源
《空军工程大学学报（自然科学版）》|2007年第6期|40-43|共4页
作者
周阿娟; 郭相科; 谢瑶;
展开▼
作者单位

空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;

空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;

空军指挥学院,北京,100089;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
小波包分析,特征提取; 分类器; 目标识别;
入库时间 2022-08-17 16:03:22

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于小波包分解及 STA／LTA 法的次声事件信号检测 [J] . 张万刚 ,李夕海 ,孟亮 . 核电子学与探测技术 . 2015,第009期
2. 基于深度学习的小样本声目标识别方法 [J] . 王鹏程 ,崔敏 ,李剑 . 计算机测量与控制 . 2021,第004期
3. 基于稀疏非负矩阵分解的低空声目标识别 [J] . 杨博 ,杨立学 ,王志峰 . 声学技术 . 2020,第1期
4. 基于VMD与数学形态学分形维数的战场声目标识别 [J] . 张坤 ,顾晓辉 ,邸忆 . 火力与指挥控制 . 2019,第008期
5. 基于双维度变化的形态学多重分形的战场声目标识别 [J] . 张坤 ,邸忆 ,顾晓辉 . 振动与冲击 . 2019,第024期
6. 基于深度学习的声目标识别算法 [C] . LI Yuan-qing ,李沅箐 ,LI Xue-sheng . 2018年全国声学大会 . 2018
7. 基于深度学习的声目标识别方法研究 [A] . 李旻择 . 2020

获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

客服微信
服务号