基于小波子空间能量特征的模式分类性能比较

摘要：

模式分类性能的好坏主要取决于特征提取和分类器的识别能力,基于声信号目标分类的研究成果应用广泛.本文实验选取某型号发动机不同故障的声音作为分类目标,使用小波技术对目标声信号进行消噪和分解,并求解各尺度空间的能量,然后按一定的规则把这些能量组成特征向量,使用SVM和BPNN进行模式分类,计算机仿真结果表明,两种方法识别率都较高.SVM方法略优于BPNN.

关键词：小波、能量特征、SVM、BPNN

所属期刊栏目：20

分类号：TB53(声学工程)

资助基金：2008年浙江水利水电专科学校科研项目XK2008-42

在线出版日期：2009-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-33