无人机识别的音频特征提取方法

• 作者: 丘恺彬 李建良
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 经验模态分解 梅尔频率倒谱系数 特征提取 矢量量化方法 分类与识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 188-192
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.02.035

摘要

针对无人机飞行时噪声产生的机理,分别选取基于经验模态分解(EMD)的能量比以及梅尔频率倒谱系数(MFCC)的特征提取算法实现无人机声信号的特征提取,并引用主成分分析(PCA)方法对特征集进行降维融合处理.最后选择矢量量化方法(VQ)作为分类器对不同类型的无人机目标进行分类与识别.实验结果表明特征融合后的分类性能要好于基于单一特征的分类性能,该方法较好地体现不同类型无人机之间的差异,分类结果准确率较高,具有良好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建良	南京理工大学理学院	24	49	5.0	6.0
2	丘恺彬	南京理工大学理学院	2	6	1.0	2.0