10.11684/j.issn.1000-310X.2023.03.022
基于非负矩阵分解的次声信号分类方法
在中国科学院声学研究所大气次声波观察网实地采集的爆炸、地震、闪电、再入4类次声事件105组阵列数据集的基础上,提出应用非负矩阵分解的特征提取方法,对次声信号的自动分类方法进行了研究.针对特征设计过程复杂的问题,该方法使用非负矩阵分解自动挖掘目标信号的隐含结构作为特征.将此特征作为支持向量机和卷积神经网络输入进行分类,以提高特征设计的效率与分类的识别准确率.研究结果指出,在测试集上的平均识别准确率达到了 83.13%,相对于传统方法,简化了特征设计过程,并取得更好的分类结果.
次声信号、特征提取、非负矩阵分解、信号分类
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O425+.3(声学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
627-636