【摘 要】
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车型识别是智能交通系统的关键技术之一,具有重要应用价值。针对车辆噪声信号的复杂性,提出了一种基于相位信息和能量信息融合的车型分类方法。通过耳蜗滤波器组将车辆噪声信
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,西北工业大学航海学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11574249)
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车型识别是智能交通系统的关键技术之一,具有重要应用价值。针对车辆噪声信号的复杂性,提出了一种基于相位信息和能量信息融合的车型分类方法。通过耳蜗滤波器组将车辆噪声信号分解成窄带信号,为了避免相位卷绕问题,利用傅里叶变换性质结合相位一阶导数估计窄带信号的瞬时频率并提取瞬时频率特征。该特征能够有效地完成车型分类,通过将瞬时频率特征和对数能量联合,进一步提高了分类准确率。
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