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基于倒谱特征和小波包特征熵的直升机声目标识别
引用本文:黄博,高勇.基于倒谱特征和小波包特征熵的直升机声目标识别[J].探测与控制学报,2007,29(6):15-18,23.
作者姓名:黄博  高勇
作者单位:四川大学电子信息学院,四川,成都,610065
基金项目:解放军总装备部预研项目
摘    要:提出了一种将倒谱特征和小波包特征熵相结合的直升机声目标识别新算法,首先分析了直升机声信号的特点,计算了声信号的MFCC(MEL频率倒谱系数)、差分MFCC(差分MEL频率倒谱系数)和小波包分解后各个频带内的小波包特征熵组成的特征向量,并以此向量输入反向误差传播(Back Propagation,BP)神经网络进行训练,再用训练好的神经网络进行不同直升机型号的识别,最后给出了统计结果。结果表明:该算法对直升机机型的识别有较好的效果。

关 键 词:识别  直升机声信号  MEL倒谱系数  小波包特征熵  特征向量  BP神经网络
文章编号:1008-1194(2007)06-0015-04
收稿时间:2007-05-01
修稿时间:2007-08-11

The Recognition of Helicopter Acoustic Target Based on Cepstrum Characteristic and Wavelet Packet Characteristic Entropy
HUANG Bo,GAO Yong.The Recognition of Helicopter Acoustic Target Based on Cepstrum Characteristic and Wavelet Packet Characteristic Entropy[J].Journal of Detection & Control,2007,29(6):15-18,23.
Authors:HUANG Bo  GAO Yong
Abstract:
Keywords:recognition  helicopter acoustic signal  MEL cepstrum coefficient  wavelet packet characteristic entropy  characteristic vector  BP neural network
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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