基于多尺度分解的次聲波信號(hào)特征的提取.pdf

1、分類號(hào)：密級(jí)：UDC：學(xué)號(hào)：416114413037南昌大學(xué)專業(yè)學(xué)位研究生學(xué)位論文基于多尺度分解的次聲波信號(hào)特征的提取基于多尺度分解的次聲波信號(hào)特征的提取FeatureExtractionofInfrasonicSignalsBasedonMultiscaleDecomposition王蒙培養(yǎng)單位（院、系）：信息工程學(xué)院電子信息工程系指導(dǎo)教師姓名、職稱：吳毅強(qiáng)教授指導(dǎo)教師姓名、職稱：黃興隆高級(jí)工程師專業(yè)學(xué)位種類：工程碩士專業(yè)領(lǐng)域名稱：電

2、子與通信工程論文答辯日期：2015年5月24日答辯委員會(huì)主席：評(píng)閱人：2015年月日摘要I摘要摘要次聲波指的是頻率低于20Hz的聲波，其頻率在人耳的可聽(tīng)范圍之外，因此一般情況下人們是無(wú)法聽(tīng)到次聲波的。一般地震、火山爆發(fā)、海嘯、風(fēng)暴、雷暴等自然災(zāi)害，以及人類生活中，如汽車(chē)、飛機(jī)和輪船等交通工具行駛時(shí)都會(huì)產(chǎn)生次聲波，還有一些動(dòng)物，例如大象、老虎、鱷魚(yú)發(fā)出的聲音中也包含次聲波，就連人體某些器官的振動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生次聲波。次聲波具有來(lái)源廣、傳播距離遠(yuǎn)

3、，衰減小且穿透力強(qiáng)等特點(diǎn)，此外次聲波還具有一定的危害性。目前次聲波在次聲波武器、醫(yī)學(xué)治療及預(yù)測(cè)地震等方面都有應(yīng)用。為能夠更加的了解次聲波的特性，并獲取次聲波的更多信息，因此需要利用信號(hào)分析技術(shù)對(duì)次聲波信號(hào)進(jìn)行分析。近年來(lái)，隨著信號(hào)分析技術(shù)的發(fā)展，信號(hào)分析方法也越來(lái)越多，其中，傅立葉變換、小波變換以及希爾伯特黃變換是常用的幾種信號(hào)分析方法，且人們已經(jīng)將這幾種頻域及時(shí)頻域分析方法應(yīng)用于次聲波信號(hào)的分析和特征提取當(dāng)中。其中小波變換和希爾伯特黃

4、變換都是多尺度信號(hào)分析方法。此外本文還將最近新提出的一種多尺度信號(hào)分解方法——局部特征尺度分解算法應(yīng)用于次聲波信號(hào)的特征提取當(dāng)中。本文旨在研究多尺度分解算法應(yīng)用于次聲波信號(hào)特征提取中的效果。首先利用多尺度分解算法對(duì)次聲波信號(hào)進(jìn)行分解，并提取兩種不同地震次聲波信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)、線性預(yù)測(cè)系數(shù)和梅爾頻率倒譜系數(shù)這三種特征；其次通過(guò)支持向量機(jī)分類算法對(duì)兩種不同的地震產(chǎn)生的次聲波信號(hào)進(jìn)行分類；最后分析基于這三種多尺度分解算法所提取的特征在分類實(shí)驗(yàn)