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摘要:
车型识别是智能交通系统的关键技术之一,具有重要应用价值.针对车辆噪声信号的复杂性,提出了一种基于相位信息和能量信息融合的车型分类方法.通过耳蜗滤波器组将车辆噪声信号分解成窄带信号,为了避免相位卷绕问题,利用傅里叶变换性质结合相位一阶导数估计窄带信号的瞬时频率并提取瞬时频率特征.该特征能够有效地完成车型分类,通过将瞬时频率特征和对数能量联合,进一步提高了分类准确率.
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文献信息
篇名 基于子带信号瞬时频率的特征提取及其在车型分类中的应用
来源期刊 应用声学 学科 工学
关键词 车型分类 耳蜗滤波器组 瞬时频率 对数能量
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 97-103
页数 7页 分类号 TN911.72
字数 5524字 语种 中文
DOI 10.11684/j.issn.1000-310X.2020.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈克安 西北工业大学航海学院 198 1423 20.0 27.0
2 尹雪飞 西北工业大学电子信息学院 23 177 7.0 13.0
3 陈建新 西北工业大学电子信息学院 2 12 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
车型分类
耳蜗滤波器组
瞬时频率
对数能量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用声学
双月刊
1000-310X
11-2121/O4
16开
北京海淀北四环西路21号
2-561
1982
chi
出版文献量(篇)
1890
总下载数(次)
4
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