10.3969/j.issn.1627-9730.2010.11.013
基于EMD和21/2维谱的直升机声信号特征提取
利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量(Instrinsic Mode Function,IMF).计算实际直升机声信号及由其分解得到的每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱,并由此得到实际信号及每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱的幅度绝对值之和E.计算每一个IMF的E值与实际信号E值的比值构成直升机声信号特征矢量.采用神经网络分类器,对两种不同机型的直升机声信号进行分类和识别.仿真实验验证了该方法是可行的、有效的,分类识别取得了较好的效果.
经验模态分解、本征模态分量、四阶累积量对角切片谱、BP神经网络
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TB556(声学工程)
总装预研基金项目JG2007056
2011-01-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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