作者：蒋晓永; 杨涛电能表异物声音变步长最小均方短时能量改进梅尔频率例谱系数支持向量机识别
摘要：提出一种基于变步长最小均方(LMS)和支持向量机(SVM)的电能表内异物声音自动识别方法。由于SVM分类器对噪声敏感,通过变步长LMS实现对采集的电能表内异物声音信号的降噪,相较于固定步长LMS,信噪比提升明显,耗用时间较少。对声音信号进行时、频域和倒谱分析,并提取其短时特征系数及改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)。并采用短时能量和MFCC系数构成混合特征矩阵,对该矩阵降维后输入SVM进行异物声音识别。实验证明:提出的方法计算量小、识别率高,有很好的应用价值。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
