基于模糊综合和最优小波包分解的信号多类分类

• 作者: 杨欣 费树岷 陈丽娟
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 支持向量机 特征提取 信号分类 模糊综合
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 458-462
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2007.04.014

摘要

为了对音频信号进行有效地分类,提出了基于模糊综合和最优小波包分解的信号多类分类算法.首先,对音频信号进行窗化处理;其次,基于模糊集对信号进行最优小波包分解,并用最优小波包和信号感知特性来提取音频信号特征,在每一个小波子空间用支持向量机对信号进行多类分类;最后,用模糊积分将分类结果进行综合,得出最终类.试验采用不同的核函数和算法参数验证了本文算法的效果,结果表明本算法速度较快、精确度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费树岷	东南大学自动化学院	367	3210	27.0	37.0
2	杨欣	南京航空航天大学自动化学院	28	142	7.0	10.0
4	陈丽娟	东南大学电气工程学院	34	188	8.0	12.0