【摘 要】
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针对战场声目标识别目前广泛采用的单一分析域特征提取算法会使部分重要信息遗漏,识别率低的问题,分析战场声信号的产生机理,得出声信号中既含随机性的机械噪声,又含准周期性
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针对战场声目标识别目前广泛采用的单一分析域特征提取算法会使部分重要信息遗漏,识别率低的问题,分析战场声信号的产生机理,得出声信号中既含随机性的机械噪声,又含准周期性的空气动力噪声;基于此,提出一种小波包与离散谱分析相结合的多特征参数提取算法。该算法利用小波包变换提取非均匀频段的能量分布特征,将其与离散谱描述的时域准周期性特征组合,得到更全面反映目标信号特性的特征参数。实验结果表明,相比单一分析域特征提取算法,多特征提取算法应用于声识别的准确性和鲁棒性明显提高。
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