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提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一,并采用离散傅里叶变换(DFT)和小波(wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位,构成信号的特征向量.为解决运算速度问题,对特征向量提出了分类编码方案.最后利用神经网络的方法进行识别.实验结果表明,采用这种方法可以显著地改进分类的效果.