主成分分析在震动信号目标识别算法中的应用

• 作者: 刘海涛 李隽颖 楼晓俊 鲍必赛
• 来源期刊: 华中科技大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 识别算法 主成分分析 震动信号 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 24-28
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析（PCA）的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明：该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍必赛	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	5	27	3.0	5.0
2	楼晓俊	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	9	59	4.0	7.0
3	李隽颖	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	4	40	3.0	4.0