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摘要:
研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时域信息的特征提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对声目标信号的广义维数谱、子空间能量及时域信息的组合特征进行了验证.
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文献信息
篇名 基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 多重分形 小波变换 广义维数谱 特征提取
年,卷(期) 2004,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 742-746
页数 5页 分类号 TPL8
字数 2792字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李科杰 北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室 109 1207 18.0 30.0
2 杜恩祥 北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室 6 41 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
多重分形
小波变换
广义维数谱
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
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