【摘 要】
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利用目标声振动信号进行特征提取是目标识别的有效手段。针对传统的声信号分析方法在信号特征提取方面存在的缺陷，本文提出了一种基于小波变换的声振动信号的特征提取方法。通
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利用目标声振动信号进行特征提取是目标识别的有效手段。针对传统的声信号分析方法在信号特征提取方面存在的缺陷，本文提出了一种基于小波变换的声振动信号的特征提取方法。通过多分辨率小波变换，把离散声信号在各个尺度上展开，然后通过求“峰”的能量把高维的小波系数向量映射成低维的特征向量，从而实现了信号特征的提取。在信号特征提取的基础上，本文应用三层神经网络和BP学习算法对目标分类器进行了设计并且在不同的环境下对分类器进行了学习训练，最后给出了分类识别实验的结果。
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