鲸类声信号的分类系统设计

• 作者: 叶蓁 孙海信 陈清峰 颜佳泉 齐洁
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 水声信号 稀疏表示 特征提取 分类识别
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: TP274.5
• 字数: 4781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201603046

摘要

针对传统的水声信号分类技术处理方法复杂、特征提取时间长以及特征量多等问题，提出了一种基于稀疏表示的分类系统，先利用正交匹配追踪法(OMP)算法提取与水声信号最为匹配的少数原子作为目标特征，再采用支持向量机(SVM)进行分类。对鲸类声信号进行仿真实验，实验结果表明，不仅提高了压缩效率和运算速度，而且识别率高，在水声信号的实时处理中具有较高的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶蓁	厦门大学信息科学与技术学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	1	4	1.0	1.0
5	孙海信	厦门大学信息科学与技术学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	21	95	4.0	9.0
6	颜佳泉	厦门大学信息科学与技术学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	3	7	2.0	2.0
7	陈清峰	厦门大学信息科学与技术学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	2	6	2.0	2.0