基于小波包分解的声目标识别
周阿娟1
郭相科1
谢瑶2
1.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138002.空军指挥学院,北京,100089
摘要：小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数.采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果.
关键词：小波包分析特征提取分类器目标识别
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省自然科学基金(2004F36)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 40-43 )
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