探测与控制学报
探測與控製學報
탐측여공제학보
JOURNAL OF DETECTION & CONTROL
2014年
4期
67-70,77
,共5页
压缩感知%稀疏表示%水声信号%特征提取
壓縮感知%稀疏錶示%水聲信號%特徵提取
압축감지%희소표시%수성신호%특정제취
compressed sensing%sparse representation%underwater acoustic signal%feature extraction
传统的水声信号分类都是直接使用原信号进行处理的,特征提取耗时长,数据量大,针对这两个缺点,提出了一种压缩感知理论中基于稀疏表示的水声信号特征提取方法;该方法利用了水声信号在DCT变换域的稀疏特性,将信号的稀疏表示作为目标特征,并采用SVM分类算法进行分类识别.仿真结果表明,该方法不仅减少了特征向量的计算时间,还提高了目标分类识别率,还降低了水声信号的传输数据量,压缩率可达96％,在实际工程应用中具有较高的实用价值.
傳統的水聲信號分類都是直接使用原信號進行處理的,特徵提取耗時長,數據量大,針對這兩箇缺點,提齣瞭一種壓縮感知理論中基于稀疏錶示的水聲信號特徵提取方法;該方法利用瞭水聲信號在DCT變換域的稀疏特性,將信號的稀疏錶示作為目標特徵,併採用SVM分類算法進行分類識彆.倣真結果錶明,該方法不僅減少瞭特徵嚮量的計算時間,還提高瞭目標分類識彆率,還降低瞭水聲信號的傳輸數據量,壓縮率可達96％,在實際工程應用中具有較高的實用價值.
전통적수성신호분류도시직접사용원신호진행처리적,특정제취모시장,수거량대,침대저량개결점,제출료일충압축감지이론중기우희소표시적수성신호특정제취방법;해방법이용료수성신호재DCT변환역적희소특성,장신호적희소표시작위목표특정,병채용SVM분류산법진행분류식별.방진결과표명,해방법불부감소료특정향량적계산시간,환제고료목표분류식별솔,환강저료수성신호적전수수거량,압축솔가체96％,재실제공정응용중구유교고적실용개치.
