【摘 要】
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为了进一步对车辆目标分类 ,对实验获得的典型地面运动目标—轮式车、履带式车的地震动信号从频域、时—频域等多方面进行特征提取。在频域上 ,应用傅立叶变换、经典功率谱分
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,南京理工大学机械工程学院,江苏省教育装备与勤工俭学管理中心 江苏南京210094,江苏南京210094,江苏南京210008
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为了进一步对车辆目标分类 ,对实验获得的典型地面运动目标—轮式车、履带式车的地震动信号从频域、时—频域等多方面进行特征提取。在频域上 ,应用傅立叶变换、经典功率谱分析等常用的信号处理方法对信号进行处理 ,提取了信号的 FFT特征和功率谱特征。在时 -频域应用短时傅立叶变换、小波及小波包分析方法对信号进行处理 ,得到时频分布矩阵奇异值分布特征和小波包分解能量分布特征。之后基于距离可分性设计了一个模式特征可分性测度 ,对时域和时—频域所提取的各种特征进行对比评价 ,结果表明 FFT特征、功率谱特征和小波分解后的能量特征具有更好的可分性。该结果与将各特征应用神经网络进行目标识别的结果是一致的。这表明所设计的模式特征可分性测度是有效的。
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