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针对已有的特征提取方法在多目标识别中的不足,提出了基于高阶统计分析的独立分量分析法特征提取方法,通过对多种目标的声音信号进行子类特征提取,并应用决策导向无环图支持向量机实现对多目标的有效分类。结果表明该算法在通过声音信号对多目标识别上,具有很好的应用前景。
子类独立分量分析在声目标识别中的应用
【摘 要】
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针对已有的特征提取方法在多目标识别中的不足,提出了基于高阶统计分析的独立分量分析法特征提取方法,通过对多种目标的声音信号进行子类特征提取,并应用决策导向无环图支持
【机 构】
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空军工程大学导弹学院
【出 处】
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声学技术
【发表日期】
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2007年5期
其他文献
引言 声场匹配定位,尤其是浅海中的匹配定位,是近二十年来水声领域研究的热点.浅海声信道的多途色散特征比较明显,这对于声场匹配定位而言有利有弊:信道的复杂特征有利于
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