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基于最佳小波包基的边海防声目标识别

作者:王艳; 李智边海防声音信号最佳小波包分解bp神经网络

摘要:针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。

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工程科学与技术

《工程科学与技术》(双月刊)创刊于1957年,由中华人民共和国教育部主管,四川大学主办,CN刊号为:51-1773/TB,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《工程科学与技术》主要刊登水利与土木工程、化学与化学工程、材料科学与工程、机械工程、信息工程、电气工程、环境科学与工程、应用物理等工程学科方面研究、开发以及应用的有创造性的学术论文。优先刊登科学与技术领域中探索研究的新成果以及得到自然科学基金资助或重大攻关项目的科研成果。读者对象为高等院校理工类师生、科研人员和工程技术人员。 

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