【摘 要】
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以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于动态线性预测倒谱系数（DLPCC）和极限学习机（ELM）的装甲车辆声识别模型。该模型以DLPCC为特征,对不同工况下的装甲车
【基金项目】
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武器装备军内科研项目（2015ZB21）
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以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于动态线性预测倒谱系数（DLPCC）和极限学习机（ELM）的装甲车辆声识别模型。该模型以DLPCC为特征,对不同工况下的装甲车辆噪声信号进行特征提取。根据噪声信号特征对ELM进行特征训练和识别,获得噪声识别模型。实验结果表明,DLPCC能更好地体现噪声特征,识别效果优于传统的LPCC。与传统的BP神经网络以及概率神经网络（PNN）相比,以极限学习机为分类器的识别模型具有用时短、准确率高的特点,识别率达到91%以上。
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