电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2013年
35期
8075-8077
,共3页
车辆声频信号%LPCC参数%Fisher判别法%K均值聚类算法
車輛聲頻信號%LPCC參數%Fisher判彆法%K均值聚類算法
차량성빈신호%LPCC삼수%Fisher판별법%K균치취류산법
vehicle acoustic signal%LPCC parameter%Fisher’s discriminance%K-means arithmetic
为满足智能化交通的需要,利用车辆声频信号特征进行车型自动识别,对车辆声频信号进行建模,以线性预测编码倒谱(LPCC)为特征,采用聚类分析算法划分车型,并使用Fisher判别法对车型进行识别。实验结果表明此方法可准确和有效的实现车型的自动分类与识别。
為滿足智能化交通的需要,利用車輛聲頻信號特徵進行車型自動識彆,對車輛聲頻信號進行建模,以線性預測編碼倒譜(LPCC)為特徵,採用聚類分析算法劃分車型,併使用Fisher判彆法對車型進行識彆。實驗結果錶明此方法可準確和有效的實現車型的自動分類與識彆。
위만족지능화교통적수요,이용차량성빈신호특정진행차형자동식별,대차량성빈신호진행건모,이선성예측편마도보(LPCC)위특정,채용취류분석산법화분차형,병사용Fisher판별법대차형진행식별。실험결과표명차방법가준학화유효적실현차형적자동분류여식별。
In order to meet the intelligent transportation requirements , vehicle acoustic feature was used to achieve the automat-ic vehicle classification and recognition. The vehicle acoustic signal is modeled and the linear predictive coding cepstrum is in-volved as a feature parameter. The study introduce cluster analysis and discriminant analysis to achieve the automatic vehicle classi-fication and recognition. Data test proves that the method achieve the accurate and effective automatic vehicle classification and recognition.