文章摘要
石超雄,李钢虎,何会会,赵妮.基于提升小波变换的MFCC在目标识别中的应用[J].声学技术,2014,33(4):372~375
基于提升小波变换的MFCC在目标识别中的应用
Application of the lifting wavelet transform based MFCC in target identification
投稿时间:2013-03-14  修订日期:2013-06-04
DOI:10.3969/j.issn1000-3630.2014.04.018
中文关键词: 提升小波变换  Mel频率倒谱系数  分类识别
英文关键词: lifting wavelet transform  Mel frequency cepstrum coefficient  classification and recognition
基金项目:
作者单位E-mail
石超雄 西北工业大学航海学院, 陕西西安 710072 scx610192559@163.com 
李钢虎 西北工业大学航海学院, 陕西西安 710072  
何会会 西北工业大学航海学院, 陕西西安 710072  
赵妮 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西西安 710072  
摘要点击次数: 1230
全文下载次数: 1472
中文摘要:
      水下环境噪声对被动声呐目标的分类识别影响显著,为了提高水声信号识别系统对环境噪声的鲁棒性,采用提升小波变换方法提取MFCC特征,对水下被动声呐目标进行分类和识别。仿真实验表明,与传统MFCC和小波变换的MFCC相比,在信噪比相近的情况下,提升小波变换方法提取MFCC具有识别率较高、对噪声鲁棒性较好的显著优点。
英文摘要:
      The underwater noise could badly affect the results of passive sonar classification and target recognition. In order to improve the robustness of underwater acoustic signal identification system against environmental noise, a new MFCC feature extraction method based on lifting wavelet transform is proposed. Experimental results show that, compared with the traditional MFCC, the wavelet transform MFCC method for underwater acoustic signal classification and identification works better under the same SNR, which significantly improves the robustness against noise.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭