小波包样本熵的扬声器异常音特征提取方法

• 作者: 周静雷 房乔楚 王鸿姗
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 扬声器 异常音 基频陷波 小波包分解 样本熵 特征提取 支持向量机 短时傅里叶变换
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 语种: 中文

摘要

为了更准确地对扬声器异常音进行分类,给出一种基于小波包分解和样本熵的扬声器异常音特征提取方法.在基频陷波预处理后,对信号进行3层小波包分解,计算重构信号的样本熵以构成特征向量.实验结果表明,在小样本的情况下,SVM算法使用小波包分解和样本熵特征提取,分类准确率为93.33％,比能量均值方法高5％,验证了特征提取方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周静雷	西安工程大学电子信息学院	58	187	7.0	9.0
2	王鸿姗	西安工程大学电子信息学院	2	5	1.0	2.0
3	房乔楚	西安工程大学电子信息学院	3	5	1.0	2.0