基于小波神经网络的WSN目标识别设计

• 作者: 乐英高 余科军 梁小晓 韦崇岗
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 目标识别 WSNs 小波变换 神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 2550-2553
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

提出基于小波信号特征提取BP神经网络算法目标预测识别的方法；利用振动传感器采集地面移动目标的振动信号,再通过小波变换算法分析出振动信号的特征,通过BP神经网络实现对不同类型移动目标的识别;文章介绍了小波变换理论以及BP神经网络算法,详细阐述了信号特征提取以及利用BP神经网络进行识别和预测;通过实验表明,文章的方法能够快速有效地识别移动物体,人员、小车和大车等移动目标正确识别率达到了94％、84％和88％,并且稳定性好,具有很强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁小晓	四川理工学院计算机学院	21	138	6.0	11.0
2	韦崇岗	四川理工学院自动化与电子信息学院	18	116	5.0	10.0
3	乐英高	东南大学仪器科学与工程学院	8	43	5.0	6.0
4	余科军	成都师范学院计算机科学系	9	31	4.0	5.0