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基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取
被引：8
作者：
杜恩祥
李科杰
机构：
[1] 北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室,北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室北京,北京
来源：
关键词：
多重分形;
小波变换;
广义维数谱;
特征提取;
D O I：
10.16383/j.aas.2004.05.012
中图分类号：
TN912.3 [语音信号处理];
学科分类号：
0711 ;
摘要：
研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时域信息的特征提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对声目标信号的广义维数谱、子空间能量及时域信息的组合特征进行了验证.
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页码：742 / 746
页数：5
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