本文關(guān)鍵詞：鯨類聲信號的分類系統(tǒng)設(shè)計

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的水聲信號分類技術(shù)處理方法復(fù)雜、特征提取時間長以及特征量多等問題,提出了一種基于稀疏表示的分類系統(tǒng),先利用正交匹配追蹤法(OMP)算法提取與水聲信號最為匹配的少數(shù)原子作為目標(biāo)特征,再采用支持向量機(SVM)進行分類.對鯨類聲信號進行仿真實驗,實驗結(jié)果表明,不僅提高了壓縮效率和運算速度,而且識別率高,在水聲信號的實時處理中具有較高的實用價值.
【作者單位】： 廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點實驗室;閩南師范大學(xué)物理與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471309) 福建省自然科學(xué)基金(2013J01258)
【分類號】：TB56
【正文快照】： 2.閩南師范大學(xué)物理與信息工程學(xué)院,福建漳州363000)在水聲信號處理中,特征提取方法及分類器設(shè)計是制約目標(biāo)識別準(zhǔn)確率的兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié).特征提取的任務(wù)是選取能有效表征目標(biāo)身份且穩(wěn)定可靠的特征.目前水聲信號的特征提取方法主要包括:時域特征提取、譜估計技術(shù)、時頻分析技術(shù)等

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