支持向量机的水声信号分类识别

• 作者: 吕琳 王红萍 金彦丰 陈晓辉
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 水声信号 混沌特征值 支持向量机 分类识别
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 水声与水中探测
• 页码范围: 177-180,192
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.3
• 字数: 4486字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1627-9730.2008.12.052

摘要

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.