基于MP稀疏分解的发动机声音识别研究

• 作者: 姜愉 董振华 赵荣阳
• 来源期刊: 软件导刊
• 关键词: MP稀疏分解 发动机声音识别 BP神经网络 Gabor原子
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 软件开发与应用
• 页码范围: 64-65,66
• 页数: 3页
• 字数: 2532字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.143898

摘要

随着汽车流动量的增大，运用汽车管理系统来进行车型识别、自动收费以及交通事故认定工作愈来愈重要。单纯的视频识别受环境因素影响较大，雨雾等天气状况都会严重影响识别结果。采用针对发动机声音的识别方法，可以有效降低环境因素的影响，完成汽车类型的识别。采用M P稀疏分解方法，用Gabor原子进行信号的分解及重构，重构后的信号能较好反映原信号的特征。发动机声音信号相对平稳，信号分解后频域相对稳定，采用单帧进行识别，可满足实时性要求。识别采用BP神经网络作为识别机，效果较好，对于交通系统中的车辆类型识别具有较高的参考价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵荣阳	钦州学院数学与计算机科学学院	23	94	6.0	9.0
2	姜愉	钦州学院数学与计算机科学学院	8	11	2.0	2.0
3	董振华	中国地质大学江城学院机械与电子信息学部	1	3	1.0	1.0