【摘 要】
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次声源的分类判别是禁核试次声监测中的关键技术。为了提高各类次声信号的识别效果,针对次声信号的非线性、非平稳特点,本文提出了基于经验模态分解的固有模态函数分量比
【机 构】
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第二炮兵工程大学,陕西西安710025
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次声源的分类判别是禁核试次声监测中的关键技术。为了提高各类次声信号的识别效果,针对次声信号的非线性、非平稳特点,本文提出了基于经验模态分解的固有模态函数分量比(Intrinsic Mode Function,IMF)特征提取方法,在此基础上,基于采用二分法评价各类次声信号提取不同IMF分量比特征的性能,而后将识别效果较好的IMF1/IMF2、IMF2/IMF3和IMF1/IMF3特征相结合,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法进行识别。实验结果表明：将提取的三个IMF分量比特征结合后,其识别效果好于单个IMF分量比特征,除了矿爆与化爆次声事件外,其余识别率均达到80％以上。
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