基于小波包分解的声目标识别

• 作者: 周阿娟 谢瑶 郭相科
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分析,特征提取 分类器 目标识别
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 制导工程与技术
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2007.06.012

摘要

小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数.采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭相科	空军工程大学导弹学院	31	94	5.0	7.0
2	周阿娟	空军工程大学导弹学院	1	5	1.0	1.0
3	谢瑶		1	5	1.0	1.0