基于时频能量比的入侵事件识别方法

• 作者: 李成华 江小平 程博
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 关键词: 入侵事件识别 挖掘 人步行 时频能量比
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 物理与电子信息科学
• 页码范围: 258-264
• 页数: 7页
• 字数: 4669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12130/znmdzk.20190220

摘要

针对挖掘入侵事件与人步行等干扰事件的识别问题,提出一种基于时频能量比的识别方法.利用时域的节律特征以及信号包络的时域冲击特征,剔除如车辆路过、自然环境干扰等事件.留下挖掘和人步行事件.对于挖掘和人步行事件的识别,首先,对事件信号进行时域窗分割;其次,将时域分割后的每个子信号输入到一组窄带滤波器中,并计算每个滤波器输出信号与输入的时域子信号的能量比值,得到信号的时频能量比特征.最后,利用SVM作为分类器,进行分类实验.实验表明,该方法提取的时频特征所包含的冗余特征数据量小,分类所需的时间短,分类识别的准确率约为94％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成华	中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室	21	294	6.0	17.0
2	江小平	中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室	29	291	6.0	17.0
3	程博	中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室	2	0	0.0	0.0