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| 一种有效的声信号特征提取算法及应用 | |
| 引用本文： | 吉小军,施文康,张国伟.一种有效的声信号特征提取算法及应用[J].上海交通大学学报,2003,37(11):1732-1735. |
| 作者姓名： | 吉小军 施文康 张国伟 |
| 作者单位： | 上海交通大学,电子信息与电气工程学院,上海,200030 |
| 基金项目： | 九五"国防预研基金资助项目(5.3.11.2) |
| 摘 要： | 针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题，结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则，提出了利用AR模型来拟合模式样本的时间序列，将模型参数作为原始特征矢量，然后在Fish—er鉴别准则函数取极大值的条件下，求得一组最佳鉴别矢量，最后再将高维原始特征矢量投影到这组矢量空间上来构成低维特征矢量的有效特征提取方法，对6类战场声目标的实测样本数据进行了实际的特征提取，分析了所提取特征的统计分布特性，并采用BP网络对用该算法所提取特征的有效性进行了检验，取得了令人满意的识别效果。 |
| 关 键 词： | 特征提取 AR模型参数 Fisher判别准则 最佳鉴别矢量 声信号 |
| 文章编号： | 1006-2467(2003)11-1732-04 |
| 修稿时间： | 2002年11月18 |
An Effective Algorithm of Feature Extraction and Its Application |
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| Abstract: | |
| Keywords: | feature extraction AR model parameters Fisher's discriminant rule optimal discriminant vectors acoustic signals |
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