飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法

• 作者: 何晓华 冯江 刘颖 张新娜 施利民 王双维 齐晓含
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 蝙蝠 小波包 主成分分析 神经网络 识别
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 155-160
• 页数: 6页
• 分类号: O429
• 字数: 3825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2008.02.010

摘要

研究了飞行状态下的四种菊头蝠回声定位声波的识别方法.通过小波包分解得到各个频带能量作为识一别特征向量,用主成分分析法优化特征空间.提取少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求,以主成分向量作为BP神经网络的输入对蝙蝠的种类进行识别.个体识别正确率达到了80%以上,表明基于小渡包分解和神经网络识别的方法对蝙蝠回声定位声波进行识别是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖	东北师范大学城市与环境科学学院	45	648	13.0	24.0
2	王双维	东北师范大学物理学院	54	219	8.0	12.0
3	冯江	东北师范大学城市与环境科学学院	73	856	17.0	26.0
4	施利民	东北师范大学城市与环境科学学院	6	27	4.0	5.0
5	张新娜	东北师范大学物理学院	2	5	1.0	2.0
6	齐晓含	东北师范大学物理学院	1	4	1.0	1.0
7	何晓华	东北师范大学物理学院	1	4	1.0	1.0