基于ICA和SVM的次声信号分类概述

作者：邢开颜; 雷斯元地灾次声icadwtsvm

摘要：在地质灾害发生前会伴有次声信号的产生,可将地灾次声的监测识别应用于灾害预警。提出一种基于独立分量分析(ICA)、离散小波变换(DWT)变换和支持向量机(SVM)的分类方法来区分不同的地灾次声信号,利用ICA分离出混合次声信号中的源信号,通过DWT提取源信号特征向量,并对其进行SVM分类得出最终分类结果。结果显示,使用ICA后分类准确率达到90%以上,该方法对次声的分类识别是有效的。

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