直升机声信号的检测和识别

• 作者: 马宁 高勇
• 来源期刊: 信息与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 信号检测 直升机声信号 识别 小波包 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 165-169
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 3551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2892.2006.03.002

摘要

详细介绍了一种基于小波包和神经网络的新算法,用于对直升机声音信号检测并且识别机型.具体方法是对采集到的声音样本利用小波包分析提取特征向量,把这些特征向量输入反向误差传播(Back Propagation,BP)神经网络训练,用训练好的检测神经网络进行直升机的检测.检测完毕,证实是直升飞机声信号后,再通过识别神经网络区分不同型号直升机.实验表明,此方法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和BP神经网络的自适应能力,较好地对不同型号的直升机声信号进行有效地检测和识别.因此.基于小波包和神经网络的直升机检测和识别算法不仅可靠而且是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高勇	四川大学电子信息学院	136	459	11.0	13.0
2	马宁	四川大学电子信息学院	7	11	2.0	3.0