基于双谱和支持向量机的小麦碰撞声分类研究

• 作者: 张严严 郭敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦碰撞声 双谱估计 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（23）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 203-206
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1202-0357

摘要

为实现小麦颗粒的自动分类，采用双谱和支持向量机相结合方法对小麦完好粒、虫蛀粒和霉变粒的碰撞声进行分类识别。对碰撞声信号进行双谱估计，提取信号双谱峰值和对角切片谱两部分特征，用支持向量机分类器进行分类，对完好粒、虫蛀粒和霉变粒3种小麦颗粒识别正确率均达84%以上。实验结果表明，该研究具有较强的实际应用价值，为小麦颗粒的分类提供了新的方法和依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭敏	陕西师范大学计算机科学学院	104	1006	17.0	25.0
2	张严严	陕西师范大学计算机科学学院	3	2	1.0	1.0